pandas计算周收益率

以下是pandas计算周收益率的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {'date': pd.date_range(start='1/1/2022', periods=12, freq='D'),
        'close': [100, 102, 98, 105, 110, 108, 109, 115, 116, 120, 118, 122]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算对数收益率
log_return = np.log(df['close'] / df['close'].shift(1))

# 将日期转换为周
df['week'] = df['date'].dt.isocalendar().week

# 计算周收益率
weekly_return = df.groupby('week')['close'].apply(lambda x: np.log(x/x.shift(1))).reset_index()
weekly_return.columns = ['week', 'weekly_return']
print(weekly_return)

相关问题

#基于上一关的结果，读取沪深300指数2016年~2017年的交易数据表"data1.xlsx" # 字段依次如下： # 指数代码 交易日期 开盘价 最高价 最低价 收盘价 成交量 成交额 # 计算如下指标： # a1周最高价：周内指数成交的最高价。 # a2周最低价：周内指数成交的最低价。 # a3成交额：一周内指数成交额。 # a4周收益率：（本周收盘价-上周收盘价）/上周收盘价。 # a5上周收益率：上一周的周收益率。 # a6前周收益率：上上周的周收益率。 # a7上周成交额：上一周的成交额。 # a8近四周平均成交额：在最近的四周内的平均成交额。 # y（因变量）：下周收盘价 – 本周收盘价，如果大于 0，记为 1；如果小于等于 0，记为 -1。 # 其中a1~a8,用一个数据框Data来表示 def return_values(): import pandas as pd import numpy as np import step6_4 r=step6_4.return_values() list1=r[0] list2=r[1] return (Data,y)

以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

# 读取数据表
df = pd.read_excel('data1.xlsx')

# 转换日期格式
df['交易日期'] = pd.to_datetime(df['交易日期'])

# 提取2016年~2017年的数据
df = df[(df['交易日期'] >= datetime.datetime(2016, 1, 1)) & (df['交易日期'] <= datetime.datetime(2017, 12, 31))]

# 计算周数
df['周数'] = df['交易日期'].dt.week

# 计算a1周最高价
a1 = df.groupby('周数')['最高价'].max()

# 计算a2周最低价
a2 = df.groupby('周数')['最低价'].min()

# 计算a3成交额
a3 = df.groupby('周数')['成交额'].sum()

# 计算a4周收益率
df['上周收盘价'] = df['收盘价'].shift(1)
df['周收益率'] = (df['收盘价'] - df['上周收盘价']) / df['上周收盘价']
a4 = df.groupby('周数')['周收益率'].last()

# 计算a5上周收益率
a5 = df.groupby('周数')['周收益率'].last().shift(1)

# 计算a6前周收益率
a6 = df.groupby('周数')['周收益率'].last().shift(2)

# 计算a7上周成交额
a7 = df.groupby('周数')['成交额'].last().shift(1)

# 计算a8近四周平均成交额
a8 = df.groupby('周数')['成交额'].rolling(window=4).mean().reset_index(level=0, drop=True)

# 构建Data数据框
Data = pd.concat([a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8], axis=1)
Data.columns = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4', 'a5', 'a6', 'a7', 'a8']

# 计算y值
df['下周收盘价'] = df['收盘价'].shift(-1)
df['y'] = np.where(df['下周收盘价'] - df['收盘价'] > 0, 1, -1)
y = df.groupby('周数')['y'].last().shift(-1)

# 删除最后一行无效数据
Data = Data[:-1]
y = y[:-1]

return (Data, y)

其中，需要用到 step6_4 中的 return_values() 函数来获取数据。函数的实现可以参考上一关的任务。

Python计算分组加权收益率

在Python中，计算分组加权收益率通常用于金融数据分析，特别是在处理投资组合表现时。这个过程涉及到对资产价格的历史数据进行分组（例如，按天、周或月），然后计算每个时间段内的加权平均回报率。这里的关键是权重可能基于资产的投入资金、持股比例或其他因素。

以下是一个简单的步骤说明如何使用pandas库来实现这个功能：

1. 首先，确保你安装了`pandas`库，如果没有，可以通过`pip install pandas`进行安装。

2. 导入pandas库和其他必要的模块：

import pandas as pd
import numpy as np

3. 加载你的数据，假设是一个包含'日期'、'资产'和'价格'的DataFrame：

data = pd.read_csv('your_data.csv', parse_dates=['日期'])

4. 按照需要的时间周期（如日、周或月）对数据进行分组：

grouped_data = data.groupby(data['日期'].dt.to_period('M'))  # 分组为每月

5. 计算每个时间段的加权收益率。这里假设'price'列是收盘价，'weights'列是权重（若无权重，可以直接用1）：

def calculate_weighted_return(prices, weights):
    return (prices.iloc / prices.iloc) * weights

grouped_returns = grouped_data['价格'].apply(calculate_weighted_return, weights=data['weights'])

6. 结果`grouped_returns`是一个Series，包含了每个月的加权收益率。

7. 如果你想获取累计收益率，可以对结果进行累积乘法：

cumulative_returns = grouped_returns.cumprod()