Funcții de fereastră expansivă cu pandas

Manipularea datelor de tip serie de timp în Python

Stefan Jansen

Founder & Lead Data Scientist at Applied Artificial Intelligence

Ferestre expansive în pandas

De la ferestre glisante la ferestre expansive
Calculează metrici pentru perioadele până la data curentă
Noua serie de timp reflectă toate valorile istorice
Util pentru rentabilitate cumulată, min/max curent
Două opțiuni în pandas:
- .expanding() - similar cu .rolling()
- .cumsum(), .cumprod(), cummin()/max()

Conceptul de bază

df = pd.DataFrame({'data': range(5)})

df['expanding sum'] = df.data.expanding().sum()

df['cumulative sum'] = df.data.cumsum()

df

   data  expanding sum  cumulative sum
0     0            0.0               0
1     1            1.0               1
2     2            3.0               3
3     3            6.0               6
4     4           10.0              10

Obținerea datelor S&P 500

data = pd.read_csv('sp500.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

DatetimeIndex: 2519 entries, 2007-05-24 to 2017-05-24
Data columns (total 1 columns):
SP500    2519 non-null float64

Funcții de fereastră expansivă cu pandas - date S&P 500

Cum se calculează rentabilitatea cumulată

Rentabilitate pe o perioadă $r_t$: prețul curent împărțit la prețul anterior minus 1:

$$r_t = \frac{P_t}{P_{t-1}} - 1$$
- Rentabilitate pe mai multe perioade: produsul $(1 + r_t)$ pentru toate perioadele, minus 1:
$$R_T = (1 + r_1)(1 + r_2)...(1 + r_T) - 1$$
- Pentru rentabilitatea pe perioadă: .pct_change()
- Pentru operații de bază: .add(), .sub(), .mul(), .div()
- Pentru produsul cumulat: .cumprod()

Rentabilitatea cumulată în practică

pr = data.SP500.pct_change() # period return

pr_plus_one = pr.add(1)

cumulative_return = pr_plus_one.cumprod().sub(1)

cumulative_return.mul(100).plot()

Funcții de fereastră expansivă cu pandas - rentabilitate cumulată

Calculul min și max curent

data['running_min'] = data.SP500.expanding().min()

data['running_max'] = data.SP500.expanding().max()

data.plot()

Funcții de fereastră expansivă cu pandas - min și max curent

Rata anuală de rentabilitate glisantă

def multi_period_return(period_returns):
    return np.prod(period_returns + 1) - 1

pr = data.SP500.pct_change() # period return

r = pr.rolling('360D').apply(multi_period_return)

data['Rolling 1yr Return'] = r.mul(100)

data.plot(subplots=True)

Rata anuală de rentabilitate glisantă

data['Rolling 1yr Return'] = r.mul(100)

data.plot(subplots=True)

Funcții de fereastră expansivă cu pandas - rata anuală glisantă

Să exersăm!

Manipularea datelor de tip serie de timp în Python