Python 在pandas中创建滚动协方差矩阵

我试图在财务数据上创建一组滚动协方差矩阵（窗口大小=60）。返回值为125x3 df

import pandas as pd

roll_rets = returns.rolling(window=60)
Omega = roll_rets.cov()

Omega是一个375x3数据帧，看起来像一个多索引，即每个时间戳有3个值

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我实际上想要返回的是一组66个3x3协方差矩阵（即每个周期一个），但我不知道如何正确地迭代返回来实现这一点。我想我遗漏了一些明显的东西。谢谢。

首先：多索引数据帧是一个可编辑的对象。（请尝试

bool（pd.DataFrame.\uuuu iter\uuuu

）。如果您感兴趣，在迭代多索引数据帧的子帧时会遇到几个堆栈溢出问题

但是对于你的问题，这里有一个命令：键是（结束）日期，每个值是一个3x3 NumPy数组

import pandas as pd
import numpy as np

Omega = (pd.DataFrame(np.random.randn(125,3), 
                      index=pd.date_range('1/1/2010', periods=125),
                      columns=list('abc'))
         .rolling(60)
         .cov()
         .dropna()) # this will get you to 66 windows instead of 125 with NaNs

dates = Omega.index.get_level_values(0) # or just the index of your base returns
d = dict(zip(dates, [Omega.loc[date].values for date in dates]))

这是否有效？不，不是很有效。您正在为dict的每个值创建一个单独的NumPy数组。每个NumPy数组都有自己的数据类型等。现在的数据帧可以说非常适合您的目的。但另一个解决方案是通过扩展

Omega.values的
ndim
来创建单个NumPy数组

Omega.values.reshape(66, 3, 3)

在这里，每个元素都是一个矩阵（同样，很容易编辑，但会丢失数据框中的日期索引）

问题1:Re：“一组125个3x3协方差矩阵”：对125个观测值使用长度为60的滚动窗口将为您提供66个3x3窗口。这是您的意思吗？问题2：您希望您的数据以什么形式输出？NumPy数组？在其当前形式中，多索引数据帧是一组66个3x3数据帧，每个数据帧都是协方差矩阵。在1上，是的，这是我的意思，并将进行编辑以反映。O理想情况下，我想要一个协方差矩阵字典，或者一些我可以轻松迭代的东西。协方差矩阵只是模型中的一个参数，所以我需要在代码后面将它们与向量等相乘。
Omega.values.reshape(66, 3, 3)[-1] # last matrix/final date
Out[29]: 
array([[ 0.80865977, -0.06134767,  0.04522074],
       [-0.06134767,  0.67492558, -0.12337773],
       [ 0.04522074, -0.12337773,  0.72340524]])