根据累积回报计算每日回报

Question

我有一个数据框，其累积股票回报从 1 到 5 天：

         1dReturn  2dReturn  3dReturn  4dReturn  5dReturn
 Ticker                                                  
 LUNA      -3.077    -3.077    -6.923    -6.915    -6.615
 YTEN      -2.139    -2.139   -18.182   -16.043   -16.578

我想计算每日回报。有没有功能？

下面的代码创建了上面的表格：

  df = pd.DataFrame({'1dReturn': [-3.077, -2.139],
                '2dReturn': [-3.077, -2.139],
                '3dReturn': [-6.923, -18.182],
                '4dReturn': [-6.915, -16.043],
                '5dReturn': [-6.615, -16.578],},
                index=['LUNA', 'YTEN'])

得出每日回报的公式如下：

daily returns day 2: cD2/d1
daily returns day 3: cD4/(d1*d2)
daily returns day 4: cD5/(d1*d2*d3)
daily returns day 5: cD5/(d1*d2*d3*d4)

其中 cD1 是第 1 天的暨回报，d1 是 d1 等的每日回报。

Answer 1

np.exp(np.log(cumReturn + 1.0).diff()) - 1

暨回归是熊猫中的累积回报系列。

R_cum_i = (1 + R_daily_i(

* (1 + R_daily_i-1( ... - 1

R_cum_i-1 = (1 + R_daily_i-1(

* (1 + R_daily_i-2( ... - 1

所以

R_cum_i =(R_cum_i-1 + 1( * (1 + R_daily_i-1( - 1

1 + R_daily_i-1 = (R_cum_i + 1(

/(R_cum_i-1 + 1(

1 + R_daily_i-1 = exp(log(R_cum_i + 1(/(R_cum_i-1 + 1(((

1 + R_daily_i-1 = exp(log(R_cum_i + 1( - log(R_cum_i-1 + 1((

1 + R_daily_i-1 = exp(log(R_cum_i + 1(.diff(((

然后

R_daily_i-1 = exp(log(R_cum_i + 1(.diff((( - 1