Python 使用pandas将累积收益转换为每日收益

所以我试着从

hist_data = (hist_data - hist_data.iloc[0]) / hist_data.iloc[0]

我正试图从累积收益率上升到每日收益率，但我对如何有效地做到这一点一无所知。有什么想法吗？ 我想如果我减去1，这可能会有用

(hist_data[1:] - hist_data[:-1]) / hist_data[:-1]

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如果

hist_data

包含累积回报，则这是计算每日回报的常用快捷方式。假设

hist_data

是一个返回百分比向量，您将需要向hist_data添加

1.0

，如下所述。这样我们就得到了回报率向量，而不是回报率百分比

import numpy as np

daily_returns = np.exp(np.log(hist_data + 1.0).diff())

这里我们只是使用自然日志（

ln

）的属性

ln(a/b) = ln(a) - ln(b)
   a/b  = exp(ln(a) - ln(b))

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如果

hist_data

包含累积回报，则这是计算每日回报的常用快捷方式。假设

hist_data

是一个返回百分比向量，您将需要向hist_data添加

1.0

，如下所述。这样我们就得到了回报率向量，而不是回报率百分比

import numpy as np

daily_returns = np.exp(np.log(hist_data + 1.0).diff())

这里我们只是使用自然日志（

ln

）的属性

ln(a/b) = ln(a) - ln(b)
   a/b  = exp(ln(a) - ln(b))

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你能添加样本数据吗？你能添加样本数据吗？