使用所有在上交所交易股票1990年1月至2010年4月的月度收益率数据，注意，该数据为excel格式，第一列为股票代码，第二列为日期，第三列为股票的收盘价数据，总共有800余只股票的19万余行数据，需要先对数据进行处理。然后，以1990年1月至2009年12月作为投资组合构造期，在每一个月，首先，计算过去 1个月、3个月、6个月和12个月的累积收益率；然后，在每个月的月末，根据过去1个月、3个月、6个月和12个月的收益率，由低到高分别将所有股票排序，根据排序构造5个等权重投资组合；接下来将这5个组合持有1个月、3个月、6个月或12个月；最后计算每个组合的平均持有期收益率。

好的，这是一个很复杂的问题，需要进行多个步骤的处理和计算。首先，我们需要读取Excel文件，并对每个股票的收盘价数据进行处理。以下是处理步骤：

1. 读取Excel文件，将数据存储在一个DataFrame对象中。
2. 将数据按照股票代码和日期进行排序。
3. 对每个股票代码，计算每个月的收益率，即当月收盘价除以上个月收盘价减1。
4. 将每个股票的收益率数据存储在一个字典对象中。

接下来，我们需要按照要求进行投资组合的构造和持有期收益率的计算。以下是计算步骤：

1. 设置构造期为1990年1月至2009年12月。
2. 对于每个月，计算过去1个月、3个月、6个月和12个月的累积收益率，即当月收盘价除以1/3/6/12个月前收盘价的累积乘积减1。
3. 将所有股票按照过去1个月、3个月、6个月和12个月的收益率分别由低到高排序，分别构造5个等权重的投资组合。
4. 将这5个组合持有1个月、3个月、6个月或12个月，并计算每个组合的平均持有期收益率。

以上是大致的处理和计算步骤，具体实现还需要考虑很多细节，比如数据的缺失值处理、股票代码的匹配、等权重组合的构造方法等等。需要注意的是，这是一项非常复杂的任务，需要耗费大量的计算资源和时间，同时也需要对金融领域的知识有一定的了解。

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使用所有在上交所交易股票1990年1月至2010年4月的月度收益率。以1990年1月至2009年12月作为投资组合构造期，在每一个月，首先，计算过去 1个月、3个月、6个月和12个月的累积收益率；然后，在每个月的月末，根据过去1个月、3个月、6个月和12个月的收益率，由低到高分别将所有股票排序，根据排序构造5个等权重投资组合；接下来将这5个组合持有1个月、3个月、6个月或12个月；最后计算每个组合的平均持有期收益率。给出上述过程的python代码。

以下是根据题意编写的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取收益率数据
df = pd.read_excel("股票收益率数据.xlsx", index_col=0)

# 构造投资组合构造期
start_date = "1990-01-31"
end_date = "2009-12-31"
portfolio_df = df[(df.index >= start_date) & (df.index <= end_date)]

# 计算累积收益率
cum_returns_1m = portfolio_df.pct_change(1).add(1).prod() - 1
cum_returns_3m = portfolio_df.pct_change(3).add(1).prod() - 1
cum_returns_6m = portfolio_df.pct_change(6).add(1).prod() - 1
cum_returns_12m = portfolio_df.pct_change(12).add(1).prod() - 1

# 构造投资组合
n_stocks = len(portfolio_df.columns)
portfolio_list = []
for i in range(len(portfolio_df.index)):
    # 当前日期
    date = portfolio_df.index[i]
    # 计算排序
    rank_1m = portfolio_df.iloc[i:i+1,:].pct_change(1).iloc[0].rank(ascending=True)
    rank_3m = portfolio_df.iloc[max(0,i-2):i+1,:].pct_change(1).add(1).prod().rank(ascending=True)
    rank_6m = portfolio_df.iloc[max(0,i-5):i+1,:].pct_change(1).add(1).prod().rank(ascending=True)
    rank_12m = portfolio_df.iloc[max(0,i-11):i+1,:].pct_change(1).add(1).prod().rank(ascending=True)
    # 构造组合
    portfolio_1 = list(rank_1m[rank_1m<=n_stocks/5].index)
    portfolio_2 = list(rank_3m[rank_3m<=n_stocks/5].index)
    portfolio_3 = list(rank_6m[rank_6m<=n_stocks/5].index)
    portfolio_4 = list(rank_12m[rank_12m<=n_stocks/5].index)
    portfolio_5 = list(rank_1m[rank_1m>n_stocks*4/5].index)
    portfolios = [portfolio_1, portfolio_2, portfolio_3, portfolio_4, portfolio_5]
    portfolio_list.append(portfolios)

# 计算各组合的平均持有期收益率
hold_periods = [1, 3, 6, 12]
hold_returns = {}
for i in range(len(hold_periods)):
    period = hold_periods[i]
    returns_list = []
    for j in range(len(portfolio_list)):
        portfolios = portfolio_list[j]
        # 计算持有期收益率
        hold_return = 0
        for k in range(len(portfolios)):
            portfolio = portfolios[k]
            if len(portfolio) > 0:
                portfolio_returns = portfolio_df.loc[portfolio, :].pct_change(period).add(1).prod() - 1
                portfolio_return = np.mean(portfolio_returns)
                hold_return += portfolio_return / 5
        returns_list.append(hold_return)
    hold_returns[period] = returns_list

# 输出结果
for period, returns in hold_returns.items():
    print("平均持有期为{}个月的组合收益率：".format(period))
    print(np.mean(returns))

需要注意的一些点：

1. 上交所交易股票1990年1月至2010年4月的月度收益率需要预先存储在一个Excel文件中，代码中使用了Pandas的`read_excel`函数进行读取；
2. 代码中的`portfolio_df`变量表示投资组合构造期的收益率数据；
3. 计算累积收益率时，使用了Pandas的`pct_change`函数计算收益率，并使用`add(1).prod()`计算累积收益率；
4. 构造投资组合时，根据过去1个月、3个月、6个月和12个月的收益率由低到高分别将所有股票排序，并将排序后的前20%和后20%的股票分别构造为5个等权重投资组合；
5. 计算持有期收益率时，使用了Numpy的`mean`函数计算平均收益率；
6. 输出结果时，使用了Python的`format`函数格式化输出。

使用所有在上交所交易股票2000年1月至2021年12月的月度收益率数据，注意，该数据为excel格式，第一列为股票代码，第二列为日期，第三列为股票的收盘价数据，总共有800余只股票的19万余行数据，需要先对数据进行处理。然后，以2001年1月至2020年12月作为投资组合构造期，在每一个月，首先，计算过去 1个月、3个月、6个月和12个月的累积收益率；然后，在每个月的月末，根据过去1个月、3个月、6个月和12个月的收益率，由低到高分别将所有股票排序，根据排序构造5个等权重投资组合；接下来将这5个组合持有1个月、3个月、6个月或12个月；最后计算每个组合的平均持有期收益率。给出上述过程的python代码，以检验股市中具有惯性效应还是反转效应。注意不要出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'的错误形式。

由于数据量较大，处理数据的过程可能较为耗时，建议采用Pandas库进行处理。以下为代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 重命名列名为code, date, close
data.columns = ['code', 'date', 'close']
# 将日期转换为时间格式
data.date = pd.to_datetime(data.date)
# 将数据按照时间排序
data = data.sort_values(['date', 'code'])
# 计算每只股票的月度收益率
data['return'] = data.groupby('code')['close'].pct_change()
# 去除第一行数据
data = data.dropna()

# 构造投资组合
start_date = pd.to_datetime('2001-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2020-12-31')
portfolio_dates = pd.date_range(start_date, end_date, freq='BM')
month_returns = pd.DataFrame(index=portfolio_dates, columns=['1m', '3m', '6m', '12m'])

for date in portfolio_dates:
    # 计算过去1个月、3个月、6个月和12个月的收益率
    past_1m = data[(data.date < date) & (data.date >= date - pd.DateOffset(months=1))]
    past_3m = data[(data.date < date) & (data.date >= date - pd.DateOffset(months=3))]
    past_6m = data[(data.date < date) & (data.date >= date - pd.DateOffset(months=6))]
    past_12m = data[(data.date < date) & (data.date >= date - pd.DateOffset(months=12))]
    month_returns.loc[date]['1m'] = past_1m.groupby('code')['return'].sum().mean()
    month_returns.loc[date]['3m'] = past_3m.groupby('code')['return'].sum().mean()
    month_returns.loc[date]['6m'] = past_6m.groupby('code')['return'].sum().mean()
    month_returns.loc[date]['12m'] = past_12m.groupby('code')['return'].sum().mean()

# 构造等权重投资组合
portfolios = []
for date in portfolio_dates:
    # 按照过去1个月、3个月、6个月和12个月的收益率分别排序
    past_1m = data[(data.date < date) & (data.date >= date - pd.DateOffset(months=1))].groupby('code')['return'].sum().sort_values()
    past_3m = data[(data.date < date) & (data.date >= date - pd.DateOffset(months=3))].groupby('code')['return'].sum().sort_values()
    past_6m = data[(data.date < date) & (data.date >= date - pd.DateOffset(months=6))].groupby('code')['return'].sum().sort_values()
    past_12m = data[(data.date < date) & (data.date >= date - pd.DateOffset(months=12))].groupby('code')['return'].sum().sort_values()
    # 分别取排名前20%的股票构造投资组合
    p1 = past_1m[past_1m.index.isin(past_1m.index[:int(len(past_1m)/5)])]
    p3 = past_3m[past_3m.index.isin(past_3m.index[:int(len(past_3m)/5)])]
    p6 = past_6m[past_6m.index.isin(past_6m.index[:int(len(past_6m)/5)])]
    p12 = past_12m[past_12m.index.isin(past_12m.index[:int(len(past_12m)/5)])]
    portfolios.append({'1m': p1, '3m': p3, '6m': p6, '12m': p12})

# 计算持有期收益率
holding_periods = [1, 3, 6, 12]
portfolio_returns = pd.DataFrame(index=portfolio_dates, columns=holding_periods)

for i, portfolio in enumerate(portfolios):
    for period in holding_periods:
        start = portfolio_dates[i]
        end = start + pd.DateOffset(months=period)
        # 获取持有期内的所有股票收益率
        returns = data[(data.date >= start) & (data.date < end)].groupby('code')['return'].sum()
        # 计算持有期收益率
        portfolio_returns.loc[start][period] = portfolio[str(period)][portfolio[str(period)].index.isin(returns.index)].mean()

# 计算每个持有期的平均持有期收益率
average_returns = portfolio_returns.mean()

# 输出结果
print('平均持有期收益率：')
print(average_returns)

运行结果将会输出每个持有期的平均持有期收益率。根据这些数据，可以进行惯性效应和反转效应的检验。