pandas中计算beta

在Pandas中计算beta可以使用rolling_apply函数来实现。根据引用\[1\]中的代码示例，可以使用rolling_apply函数对每个股票的市场和股票价格数据进行滚动计算。具体来说，可以按照以下步骤进行操作：

1. 将每个股票的市场和股票价格数据合并为一个DataFrame，例如df_join。
2. 定义一个计算beta的函数，例如calc_beta，该函数接受市场和股票价格数据作为输入，并返回计算得到的beta值。
3. 使用rolling_apply函数对df_join中的市场和股票价格数据进行滚动计算，设置滚动窗口大小为12个月，最小观测期数为MinBetaPeriod，将计算得到的beta值赋值给对应的股票。
4. 最后，可以将每个股票的beta值存储在FilesLoaded\[File\]\['Beta'\]中，如引用\[2\]所示。

需要注意的是，根据引用\[3\]中的描述，如果你的数据量很大（例如4000个CSV文件），计算时间可能会比较长。如果你觉得计算时间太长，可以考虑使用其他方法来提高计算效率，例如使用并行计算或者优化计算逻辑。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [许多数据帧上的高效Python Pandas Stock Beta计算](https://blog.csdn.net/weixin_29663547/article/details/111972091)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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