计算 pandas df 中的运行回报答案

【问题标题】：Calculate a running return in pandas df计算 pandas df 中的运行回报
【发布时间】：2021-06-25 18:32:46
【问题描述】：

我有一个包含每日退货率的 df。我插入了一个列，开始时第一天的初始投资为 100 美元。我正在尝试计算每天的运行回报，如下所示

import pandas as pd

d = {'day': [1, 2, 3], 'return': [1.00, 1.04, 1.02], 'init_invest': [100, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data=d)

我们将新列称为“值” 在这个例子中，我想看看

Day 1 value = 100 x 1.00 = 100
Day 2 value = 100 x 1.04 = 104
Day 3 value = 104 x 1.02 = 106.08

一开始我以为我需要在这里使用 shift，但没有成功。我怎样才能创建这个新的计算乘率*前一行的值？

【问题讨论】：

标签： python pandas rolling-computation

【解决方案1】：

对于你的情况，因为你知道所有的回报，你可以直接用它来计算。

Day 1 value is given.
Day 2 value = day 1 value * 1.04 = 104
Day 3 value = day 1 value * 1.04 * 1.02 = 106.08

df["init_invest"] = df["return"].cumprod() * df["init_invest"].iloc[0]

   day  return  init_invest
0    1    1.00       100.00
1    2    1.04       104.00
2    3    1.02       106.08
``

【讨论】：

不确定我是否关注这里。你能解释一下你在做什么吗？我认为 init_invest 设置有错别字，但在您的输出中没有这样显示
@brooks08 我刚刚修正了列名中的错字。想法是，n 当天的总回报可以计算为：100 * (return_day2) * (return_day3) * ... * (return_dayn)，这意味着只要您可以计算当天的回报百分比，您就可以将其乘以您的初始投资价值case 是init_invest 列中的第一个值。因此，您不需要 init_invest 列中的中间值来计算第二天的值。