使用包含财务数据的数据框计算回报率

Question

使用包含财务数据的数据框计算回报率

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我有一个包含月度财务数据的数据框：

In [89]: vfiax_monthly.head()
Out[89]: 
            year  month  day       d   open  close   high    low  volume  aclose
2003-01-31  2003      1   31  731246  64.95  64.95  64.95  64.95       0   64.95
2003-02-28  2003      2   28  731274  63.98  63.98  63.98  63.98       0   63.98
2003-03-31  2003      3   31  731305  64.59  64.59  64.59  64.59       0   64.59
2003-04-30  2003      4   30  731335  69.93  69.93  69.93  69.93       0   69.93
2003-05-30  2003      5   30  731365  73.61  73.61  73.61  73.61       0   73.61

我正在尝试像这样计算回报率:

In [90]: returns = (vfiax_monthly.open[1:] - vfiax_monthly.open[:-1])/vfiax_monthly.open[1:]

但我只得到了零：

In [91]: returns.head()
Out[91]: 
2003-01-31   NaN
2003-02-28     0
2003-03-31     0
2003-04-30     0
2003-05-30     0
Freq: BM, Name: open

我认为这是因为算术运算会对索引进行对齐，这使得[1:]和[:-1]变得无用。

我的解决方法是：

In [103]: returns = (vfiax_monthly.open[1:].values - vfiax_monthly.open[:-1].values)/vfiax_monthly.open[1:].values

In [104]: returns = pd.Series(returns, index=vfiax_monthly.index[1:])

In [105]: returns.head()
Out[105]: 
2003-02-28   -0.015161
2003-03-31    0.009444
2003-04-30    0.076362
2003-05-30    0.049993
2003-06-30    0.012477
Freq: BM

有没有更好的方法来计算投资回报率？我不喜欢将其转换为数组然后再转换回系列数据。

- Daniel

4个回答

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最简单的方法是使用 DataFrame.pct_change() 方法。

以下是一个快速示例:

In[1]: aapl = get_data_yahoo('aapl', start='11/1/2012', end='11/13/2012')

In[2]: appl
Out[2]: 
          Open    High     Low   Close    Volume  Adj Close
Date                                                           
2012-11-01  598.22  603.00  594.17  596.54  12903500     593.83
2012-11-02  595.89  596.95  574.75  576.80  21406200     574.18
2012-11-05  583.52  587.77  577.60  584.62  18897700     581.96
2012-11-06  590.23  590.74  580.09  582.85  13389900     580.20
2012-11-07  573.84  574.54  555.75  558.00  28344600     558.00
2012-11-08  560.63  562.23  535.29  537.75  37719500     537.75
2012-11-09  540.42  554.88  533.72  547.06  33211200     547.06
2012-11-12  554.15  554.50  538.65  542.83  18421500     542.83
2012-11-13  538.91  550.48  536.36  542.90  19033900     542.90

In[3]: aapl.pct_change()
Out[3]:
                Open      High       Low     Close    Volume  Adj Close
Date                                                                   
2012-11-01       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN        NaN
2012-11-02 -0.003895 -0.010033 -0.032684 -0.033091  0.658945  -0.033090
2012-11-05 -0.020759 -0.015378  0.004959  0.013558 -0.117186   0.013550
2012-11-06  0.011499  0.005053  0.004311 -0.003028 -0.291453  -0.003024
2012-11-07 -0.027769 -0.027423 -0.041959 -0.042635  1.116864  -0.038263
2012-11-08 -0.023020 -0.021426 -0.036815 -0.036290  0.330747  -0.036290
2012-11-09 -0.036049 -0.013073 -0.002933  0.017313 -0.119522   0.017313
2012-11-12  0.025406 -0.000685  0.009237 -0.007732 -0.445323  -0.007732
2012-11-13 -0.027502 -0.007250 -0.004251  0.000129  0.033244   0.000129

- spencerlyon2

我喜欢这个解决方案。但它只适用于我的用例。如果我想计算每对月份之间的平均值（或者其他一些没有内置pandas函数的复杂操作），该怎么办呢？可以使用以下代码：(vfiax_monthly.open[1:] - vfiax_monthly.open[:-1])/2 - Daniel

你能否在原帖中添加一个“复杂一些”的例子？假设你有一个具有定期频率的DateTimeIndex，你总是可以使用df.resample将数据在另一个定期频率（比如每两个月）上聚合，并使用df.pct_change()获取收益。此外，pct_change()还有各种选项[请参见periods、freq]，允许你指定应该使用多少数据点来计算收益（periods默认为1，这就是为什么解决方案和你的函数给出相同答案的原因）。 - spencerlyon2

(vfiax_monthly.open[1:] + vfiax_monthly.open[:-1])/2 是一个例子，虽然可能有一种窗口均值函数。但是假设我需要：(3*vfiax_monthly.open[1:] + 2*vfiax_monthly.open[:-1])/5。现在我意识到结果索引的选择是任意的，所以也许我正在寻找的神奇函数并不存在。 - Daniel

(vfiax_monthly.open[1:] - vfiax_monthly.open[:-1])/vfiax_monthly.open[1:] 不是百分比变化，而是投资回报率。百分比变化是当前行除以前一行，这相当于 vfiax_monthly.open[1:]/vfiax_monthly.open[:-1]-1，因此在任何情况下使用 pct_change() 都是错误的。 - Matti John

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使用内置函数pd.DataFrame.pct_change()是计算前瞻性回报的最佳方法，没有任何偏见。在您的情况下，您只需要使用此函数，因为您有每月数据，并且您正在寻找每月回报。

例如，如果您想查看6个月的收益率，只需设置参数df.pct_change(periods = 6)，这将为您提供6个月的百分比回报率。

由于您拥有相对较小的数据集，最简单的方法是在所需的参数上重新采样以计算数据，然后再次使用pct_change()函数。

但由于log的良好属性，通常使用以下公式来计算回报（如果您打算计算回报系列的统计数据）：

你可以这样实现： log_return = np.log(vfiax_monthly.open / vfiax_monthly.open.shift())

- rgalbo

这是财务专业人士的答案。 - Ryan

1

也可以使用pandas序列的diff和shift方法的混合：

retrun = vfiax_monthly.open.diff()/vfiax_monthly.open.shift(1)

- mallet

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可以查看英文原文，
原文链接

- Matti John · Accepted Answer

使用.shift来移动DataFrame/Series中的值的索引位置，而不是使用切片。例如：

returns = (vfiax_monthly.open - vfiax_monthly.open.shift(1))/vfiax_monthly.open.shift(1)

这就是 pct_change 在幕后所做的事情。您还可以将其用于其他功能，例如：

(3*vfiax_monthly.open + 2*vfiax_monthly.open.shift(1))/5

你可能还想研究一下滚动和扩展窗口函数，以进行其他类型的金融数据分析。滚动和扩展窗口函数为金融数据提供了不同的分析手法。