Python 计算中国许多公司的月度和年度股票回报率

我目前正在为我的论文做一个项目，我正在使用熊猫面板数据，其中包含多家公司，它们各自的价格跨越多个月

我想做的是：

要计算每个股票的月度回报

将这些月度回报按年计算，这样我们就可以看到每只股票的年度业绩 目前的面板数据如下所示：

Date       Ticker       Price 
03/2003    AAPL         30.214 
04/2003    AAPL         32.456 
05/2003    AAPL         38.002
06/2003    AAPL         37.328 
...        ...           ...   
08/2010    TSLA         238.421 
09/2010    TSLA         245.332 
10/2010    TSLA         239.713
...        ...           ...  

因此，我想在侧面创建一个列，显示每月的股价变化（[t2/t1]-1）。有鉴于此，创建一个新的熊猫数据框，其中包含年度化收益和相应的股票代码

---

提前感谢您的帮助：）

这里有一个解决年度回报的方法，对于熊猫来说，有很多方法可以做到这一点。这是其中一个版本。如果您需要进一步的澄清，请告诉我。其中

df

是包含面板数据的数据帧

dfYearly = df.groupby(["Ticker", "Year"])["Date"].agg(["min", "max"]).reset_index()
dfYearly = dfYearly.merge(df[["Ticker", "Date", "Price"]], how="left", left_on=["Ticker", "min"], right_on=["Ticker","Date"])
dfYearly.rename(columns={"Price": "Price-Begin"}, inplace=True)
dfYearly.drop("Date", axis=1, inplace=True)
dfYearly = dfYearly.merge(df[["Ticker", "Date", "Price"]], how="left", left_on=["Ticker", "max"], right_on=["Ticker","Date"])
dfYearly.rename(columns={"Price": "Price-End"}, inplace=True)
dfYearly.drop(["Date", "min", "max"], axis=1, inplace=True)
dfYearly["Annual Return"] = np.round(dfYearly["Price-End"].values / dfYearly["Price-Begin"].values - 1, 3)

---

这里有一个解决年度回报的办法，熊猫也有很多方法来做同样的事情。这是其中一个版本。如果您需要进一步的澄清，请告诉我。其中

df

是包含面板数据的数据帧

dfYearly = df.groupby(["Ticker", "Year"])["Date"].agg(["min", "max"]).reset_index()
dfYearly = dfYearly.merge(df[["Ticker", "Date", "Price"]], how="left", left_on=["Ticker", "min"], right_on=["Ticker","Date"])
dfYearly.rename(columns={"Price": "Price-Begin"}, inplace=True)
dfYearly.drop("Date", axis=1, inplace=True)
dfYearly = dfYearly.merge(df[["Ticker", "Date", "Price"]], how="left", left_on=["Ticker", "max"], right_on=["Ticker","Date"])
dfYearly.rename(columns={"Price": "Price-End"}, inplace=True)
dfYearly.drop(["Date", "min", "max"], axis=1, inplace=True)
dfYearly["Annual Return"] = np.round(dfYearly["Price-End"].values / dfYearly["Price-Begin"].values - 1, 3)

---

您可以使用pct_change（）计算回报。pd.DataFrame.pct_change（periods=n），其中n是您希望表示为一个月的任何值。嘿！你的评论肯定有帮助：）谢谢！尽管我仍然无法根据日期将面板数据分组为一年：PYou可以使用pct_change（）计算回报。pd.DataFrame.pct_change（periods=n），其中n是您希望表示为一个月的任何值。嘿！你的评论肯定有帮助：）谢谢！尽管我仍然无法根据日期将面板数据分组为一年：P