produit cumulatif de roulement entre les dates

Question

J'ai données (déclarations appelées dataframe) qui ressemble à ceci

DATE   TICKER RETURN_DATA 
2010-01-01 xxx  0.05 
2010-01-01 yyy  0.01 
2010-01-02 xxx  0.02 
2010-01-02 yyy  0.08 
..... 
2010-01-29 xxx  0.11 
2010-01-29 yyy  0.01 

ce que j'essaie de faire est de calculer 4 (n) -weeks retours de roulement.

I mis en œuvre cette

def rolling_fct(returns, window_len): 
    return returns.groupby('TICKER')['RETURN_DATA'].rolling(window=window_len).apply(lambda x: np.prod(1+x)-1) 

où window_len = 28 jours, cela fonctionne, mais je viens de découvrir que je dois rouler ce sur un delta de temps plutôt que d'avoir un window_len = entier. Le problème est que j'ai affaire à des jours fériés, etc., donc ma fenêtre n'est pas fixe.

Je cherche la même logique de roulement juste sur un delta temporel plutôt que sur une longueur.

Answer 1

Comme mentionné par @Uvar, la structure de données pandas prend en charge une déclaration de décalage dans la fenêtre. Vous devez créer l'image de données et convertir l'index au format datetime. Ensuite, utilisez la fonction de roulement

a 
     DATE TICKER RETURN_DATA 
0 2010-01-01 xxx   0.05 
1 2010-01-01 yyy   0.01 
2 2010-01-02 xxx   0.02 
3 2010-01-02 yyy   0.08 
5 2010-01-29 xxx   0.11 
6 2010-01-29 yyy   0.01 

a.DATE = pd.to_datetime(a.DATE) 
a.set_index('DATE', inplace=True) 

a.rolling('2D').mean() 

    TICKER RETURN_DATA 
DATE       
2010-01-01 xxx  0.050000 
2010-01-01 yyy  0.030000 
2010-01-02 xxx  0.026667 
2010-01-02 yyy  0.040000 
2010-01-29 xxx  0.110000 
2010-01-29 yyy  0.060000