pandas计算周收益率
时间: 2023-12-19 16:32:21 浏览: 48
以下是pandas计算周收益率的例子:
```python
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
pandas年化收益率计算公式
pandas年化收益率计算公式如下所示:
```python
import pandas as pd
import math
# 假设df是一个包含收益率的DataFrame,其中'change'列包含每日的收益率
# 计算年化收益率
annual_return = (1 + df['change']).prod() ** (252 / len(df)) - 1
# 计算年化波动率
annual_volatility = df['change'].std() * math.sqrt(252)
```
其中,`df['change']`是一个包含每日收益率的列,`252`是一年中的交易日数量,`len(df)`是数据框中的总交易日数量。
pandas计算波动率
以下是使用pandas计算波动率的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含价格数据的DataFrame
data = {'price': [10, 12, 15, 14, 13]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每日收益率
df['returns'] = df['price'].pct_change()
# 计算波动率
volatility = df['returns'].std()
print("波动率为:", volatility)
```
这段代码首先导入了pandas库,并创建了一个包含价格数据的DataFrame。然后,通过计算每日收益率,可以使用`pct_change()`函数来计算每日收益率。最后,使用`std()`函数计算收益率的标准差,即波动率。