Python 如何在数据帧上计算滚动累积积

我有一个返回的时间序列，在一个数据帧中滚动beta和滚动alpha。如何计算数据帧alpha列的滚动年化alpha？（我想在excel中等效为=产品（1+[后续12个月]）-1）

我惊讶地发现pandas中没有为此内置的“滚动”函数，但我希望有人能帮助我使用一个函数，然后我可以使用pd.rolling\u apply应用到df['Alpha']列

提前感谢您提供的任何帮助。

这样行吗

import pandas as pd
import numpy as np

# your DataFrame; df = ...

pd.rolling_apply(df, 12, lambda x: np.prod(1 + x) - 1)

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如果将+/-1移出

df

，速度会快一点，如下所示：

cumprod = (1.+df).rolling(window=12).agg(lambda x : x.prod()) -1

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rolling\u apply

已在pandas中删除，取而代之的是更通用的 （例如，等）

#agg和apply都会给出相同的答案
（1+df）.滚动（窗口=12）.累计（np.prod）-1
#但是应用（raw=True）会快得多！
（1+df）.滚动（窗口=12）.应用（np.prod，原始=True）-1

滚动应用已被弃用，因此此方法效果最佳：

（1+df）.cumprod（）-1

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此函数似乎已被弃用。这里有更近期的解决方案：这个答案没有考虑滚动窗口的大小——它假设它是1。

cumprod = (1.+df).rolling(window=12).agg(lambda x : x.prod()) -1