如何计算 Pandas DataFrame 上的滚动累积乘积

Question

我在 pandas DataFrame 中有一个时间序列的回报、滚动 beta 和滚动 alpha。如何计算 DataFrame 的 alpha 列的滚动年化 alpha？ （我想在 excel 中做相当于 =PRODUCT(1+[trailing 12 months])-1 的操作）

             SPX Index BBOEGEUS Index    Beta      Alpha
2006-07-31   0.005086    0.001910    1.177977   -0.004081
2006-08-31   0.021274    0.028854    1.167670    0.004012
2006-09-30   0.024566    0.009769    1.101618   -0.017293
2006-10-31   0.031508    0.030692    1.060355   -0.002717
2006-11-30   0.016467    0.031720    1.127585    0.013153

我惊讶地发现 pandas 中没有为此内置“滚动”功能，但我希望有人可以帮助我提供一个功能，然后我可以使用 pd.rolling_apply 将其应用于 df[‘Alpha’] 列。

提前感谢您提供的任何帮助。

原文由 AP228 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

这行吗？

 import pandas as pd
import numpy as np

# your DataFrame; df = ...

pd.rolling_apply(df, 12, lambda x: np.prod(1 + x) - 1)

原文由 herrfz 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

rolling_apply 已在 pandas 中删除并被更通用的 窗口方法 取代（例如 rolling() 等）

 # Both agg and apply will give you the same answer
(1+df).rolling(window=12).agg(np.prod) - 1
# BUT apply(raw=True) will be much FASTER!
(1+df).rolling(window=12).apply(np.prod, raw=True) - 1

原文由 YaOzI 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议