Question

我正在尝试使用pyfinance软件包并使用PandasRollingOLS进行滚动回归beta（使用min_window选项进行滚动）进行简单的线性回归。

它可以工作，但是我想在函数中有一个min_window。

我希望在rollingOLS函数中具有min_window，因为如果我们有一个90的窗口，它不会对前90个值执行OLS。我想执行一次OLS扩展，直到至少有12个观测值（min_window）时开始90个观测值，然后滚动90（窗口）

我试图理解软件包的代码，但是我无法在代码中包含min_window。

我想要这种功能（这是PandasRollingOLS类的初始化）：

def __init__(self, y, x=None, window=None, **min_window=None**, has_const=False, use_const=True):

我认为我应该更新下面发布的utils.rolling_windows上的代码，有人可以帮我吗？

def rolling_windows(a, window):
"""Creates rolling-window 'blocks' of length `window` from `a`.

Note that the orientation of rows/columns follows that of pandas.

Example
-------
import numpy as np
onedim = np.arange(20)
twodim = onedim.reshape((5,4))

print(twodim)
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]
 [16 17 18 19]]

print(rwindows(onedim, 3)[:5])
[[0 1 2]
 [1 2 3]
 [2 3 4]
 [3 4 5]
 [4 5 6]]

print(rwindows(twodim, 3)[:5])
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]
  [12 13 14 15]]

 [[ 8  9 10 11]
  [12 13 14 15]
  [16 17 18 19]]]
"""

if window > a.shape[0]:
    raise ValueError('Specified `window` length of {0} exceeds length of'
                     ' `a`, {1}.'.format(window, a.shape[0]))
if isinstance(a, (Series, DataFrame)):
    a = a.values
if a.ndim == 1:
    a = a.reshape(-1, 1)
shape = (a.shape[0] - window + 1, window) + a.shape[1:]
strides = (a.strides[0],) + a.strides
windows = np.squeeze(np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape,
                                                     strides=strides))
# In cases where window == len(a), we actually want to "unsqueeze" to 2d.
#     I.e., we still want a "windowed" structure with 1 window.
if windows.ndim == 1:
    windows = np.atleast_2d(windows)
return windows

谢谢大家！

亚历山德罗

Answer 1

此刻，我自己正在使用PandasRollingOLS进行挣扎。我得出的临时结论是在回归之前简单地处理它，即在运行回归之前删除min_window值以下的每一列。

MSFT_MpComputerStatus

请注意，它要求您的数据框具有NaN（这就是为什么我想您要有一个min_window的原因）：

min_window = 3
df.loc[:,~(df.rolling(min_window).count() < min_window).all()]

在Python专家偶然发现您的帖子之前，这可能是一个临时的（丑陋的）解决方案。

pyfinance模块。滚动OLS-需要最小窗口

1 个答案: