Python-Pandas berechnen das Beta des rollenden Materials mithilfe des Rollens und wenden es vektorisiert auf das Groupby-Objekt an.
Ich habe einen großen Datenrahmen, df, der 4 Spalten enthält:
id period ret_1m mkt_ret_1m
131146 CAN00WG0 199609 -0.1538 0.047104
133530 CAN00WG0 199610 -0.0455 -0.014143
135913 CAN00WG0 199611 0.0000 0.040926
138334 CAN00WG0 199612 0.2952 0.008723
140794 CAN00WG0 199701 -0.0257 0.039916
143274 CAN00WG0 199702 -0.0038 -0.025442
145754 CAN00WG0 199703 -0.2992 -0.049279
148246 CAN00WG0 199704 -0.0919 -0.005948
150774 CAN00WG0 199705 0.0595 0.122322
153318 CAN00WG0 199706 -0.0337 0.045765
id period ret_1m mkt_ret_1m
160980 CAN00WH0 199709 0.0757 0.079293
163569 CAN00WH0 199710 -0.0741 -0.044000
166159 CAN00WH0 199711 0.1000 -0.014644
168782 CAN00WH0 199712 -0.0909 -0.007072
171399 CAN00WH0 199801 -0.0100 0.001381
174022 CAN00WH0 199802 0.1919 0.081924
176637 CAN00WH0 199803 0.0085 0.050415
179255 CAN00WH0 199804 -0.0168 0.018393
181880 CAN00WH0 199805 0.0427 -0.051279
184516 CAN00WH0 199806 -0.0656 -0.011516
id period ret_1m mkt_ret_1m
143275 CAN00WO0 199702 -0.1176 -0.025442
145755 CAN00WO0 199703 -0.0074 -0.049279
148247 CAN00WO0 199704 -0.0075 -0.005948
150775 CAN00WO0 199705 0.0451 0.122322
etc
Ich versuche, mithilfe einer Funktion, die zwei der Spalten ret_1m, die monatliche Aktienrendite und ret_1m_mkt, die Marktrendite von einem Monat für denselben Zeitraum (period_id), verwendet, eine allgemeine finanzielle Kennzahl zu berechnen, die als Beta bezeichnet wird. Ich möchte eine Funktion (calc_beta) anwenden, um das 12-Monats-Ergebnis dieser Funktion auf einer fortlaufenden 12-Monats-Basis zu berechnen.
Um dies zu tun, erstelle ich ein Gruppenobjekt:
grp = df.groupby('id')
Was ich tun möchte, ist etwas wie:
period = 12
for stock, sub_df in grp:
arg = sub_df[['ret_1m', 'mkt_ret_1m']]
beta = pd.rolling_apply(arg, period, calc_beta, min_periods = period)
Now, hier ist das erste Problem. Laut Dokumentation kann pd.rolling_apply arg entweder eine Serie oder ein Datenrahmen sein. Es scheint jedoch, dass der von mir bereitgestellte Datenrahmen in ein Numpy-Array konvertiert wird, das nur eine Datenspalte enthalten kann, und nicht die beiden, die ich bereitgestellt habe. Mein unten stehender Code für calc_beta funktioniert also nicht, da ich sowohl die Aktien- als auch die Marktrendite übergeben muss:
def calc_beta(np_array)
s = np_array[:,0] # stock returns are column zero from numpy array
m = np_array[:,1] # market returns are column one from numpy array
covariance = np.cov(s,m) # Calculate covariance between stock and market
beta = covariance[0,1]/covariance[1,1]
return beta
So sind meine Fragen wie folgt, ich halte es für sinnvoll, sie auf diese Weise aufzulisten:
(i) How can I pass a data frame/multiple series/numpy array with more than one column to calc_beta using rolling_apply?
(ii) How can I return more than one value (e.g. the beta) from the calc_beta function?
(iii) Having calculated rolling quantities, how can I recombined with the original dataframe df so that I have the rolling quantities corresponding to the correct date in the period column?
(iv) Is there a better (vectorized) way of achieving this? I have seen some similar questions using e.g. df.apply(pd.rolling_apply,period,??) but I did not understand how these worked.
ch habe festgestellt, dass rolling_apply zuvor keine Datenrahmen verarbeiten konnte, aber die Dokumentationen legen nahe, dass dies jetzt möglich ist. Meine Pandas.Ausführun ist 0,16,1.
Vielen Dank für jede Hilfe! Ich habe 1,5 Tage verloren, um das herauszufinden und bin total ratlos.
as ich will, ist ungefähr so:
id period ret_1m mkt_ret_1m beta other_quantities
131146 CAN00WG0 199609 -0.1538 0.047104 0.521 xxx
133530 CAN00WG0 199610 -0.0455 -0.014143 0.627 xxxx
135913 CAN00WG0 199611 0.0000 0.040926 0.341 xxx
138334 CAN00WG0 199612 0.2952 0.008723 0.567 xx
140794 CAN00WG0 199701 -0.0257 0.039916 0.4612 xxx
143274 CAN00WG0 199702 -0.0038 -0.025442 0.215 xxx
145754 CAN00WG0 199703 -0.2992 -0.049279 0.4678 xxx
148246 CAN00WG0 199704 -0.0919 -0.005948 -0.4225 xxx
150774 CAN00WG0 199705 0.0595 0.122322 0.780 xxx
153318 CAN00WG0 199706 -0.0337 0.045765 0.623 xxx
id period ret_1m mkt_ret_1m beta other_quantities
160980 CAN00WH0 199709 0.0757 0.079293 -0.913 xx
163569 CAN00WH0 199710 -0.0741 -0.044000 0.894 xxx
166159 CAN00WH0 199711 0.1000 -0.014644 0.563 xxx
168782 CAN00WH0 199712 -0.0909 -0.007072 0.734 xxx
171399 CAN00WH0 199801 -0.0100 0.001381 0.894 xxxx
174022 CAN00WH0 199802 0.1919 0.081924 0.789 xx
176637 CAN00WH0 199803 0.0085 0.050415 0.1563 xxxx
179255 CAN00WH0 199804 -0.0168 0.018393 -0.64 xxxx
181880 CAN00WH0 199805 0.0427 -0.051279 -0.742 xxx
184516 CAN00WH0 199806 -0.0656 -0.011516 0.925 xxx
id period ret_1m mkt_ret_1m beta
143275 CAN00WO0 199702 -0.1176 -0.025442 -1.52 xx
145755 CAN00WO0 199703 -0.0074 -0.049279 -0.632 xxx
148247 CAN00WO0 199704 -0.0075 -0.005948 1.521 xx
150775 CAN00WO0 199705 0.0451 0.122322 0.0321 xxx
etc