计算大熊猫的尾随方差

Question

我有一个如下所示的数据框：     | symbol |    date    |  close    ----|--------|------------|----------    0 | APX    | 5/31/2017  |     4.04    1 | APX    | 6/30/2017  |      5.4    2 | APX    | 7/31/2017  |     4.15    3 | APX    | 8/31/2017  |     9.95    4 | APX    | 9/30/2017  |     10.3    5 | APX    | 10/31/2017 |     5.58    6 | APX    | 11/30/2017 |     8.47    7 | APX    | 12/31/2017 |    15.66    8 | APX    | 1/31/2018  |    10.55    9 | APX    | 2/28/2018  |      9.8   10 | APX    | 3/31/2018  |     7.43   11 | APX    | 4/30/2018  |     8.93   12 | APX    | 5/31/2018  |     7.61   13 | APX    | 6/30/2018  |     7.79   14 | AURA   | 1/31/2018  | 0.221382   15 | AURA   | 2/28/2018  | 0.222236   16 | AURA   | 3/31/2018  | 0.075488   17 | AURA   | 4/30/2018  | 0.180699   18 | AURA   | 5/31/2018  | 0.220009   19 | AURA   | 6/30/2018  | 0.199029   20 | BASH   | 11/30/2016 | 0.000447   21 | BASH   | 12/31/2016 | 0.000376   22 | BASH   | 1/31/2017  | 0.000452   23 | BASH   | 2/28/2017  | 0.000414   24 | BASH   | 3/31/2017  |  0.00045   25 | BASH   | 4/30/2017  | 0.000754   26 | BASH   | 5/31/2017  | 0.009115   27 | BASH   | 6/30/2017  |  0.03419   28 | BASH   | 7/31/2017  | 0.014037   29 | BASH   | 8/31/2017  | 0.009117   30 | BASH   | 9/30/2017  | 0.002333   31 | BASH   | 10/31/2017 |  0.00258   32 | BASH   | 11/30/2017 | 0.003415   33 | BASH   | 12/31/2017 | 0.003756   34 | BASH   | 1/31/2018  | 0.005454   35 | BASH   | 2/28/2018  | 0.006186   36 | BASH   | 3/31/2018  | 0.004155   37 | BASH   | 4/30/2018  | 0.005078   38 | BASH   | 5/31/2018  | 0.003696   39 | BASH   | 6/30/2018  | 0.003442 我想计算每个符号的 6 个月尾随方差，并将其作为新列添加到数据框中。应根据close列中的值计算方差。例如，对于 APX，有 14 个观测值，因此第一个方差应根据值 4.04、5.4、4.15、9.95、10.3 和 5.58 计算。下一个方差应根据 5.4、4.15、9.95、10.3、5.58 和 8.47 等计算。我假设我需要使用该df.var函数来计算方差，但是我如何告诉每个交易品种在过去 6 个月的基础上进行计算？

Answer 1

您可以使用groupby，并rolling(6)一起var()获得滚动方差为前6组的意见在各组的数据分开。设置min_periods为 6 将强制函数使用至少 6 个值进行计算，如果不设置此值，前 5 个结果将使用较少的观察值。

df['trailing_var'] = df.groupby('symbol')['close'].rolling(6, min_periods=6).var().reset_index(drop=True)

结果：

  symbol          date       close    trailing_var

0    APX     5/31/2017    4.040000             NaN

1    APX     6/30/2017    5.400000             NaN

2    APX     7/31/2017    4.150000             NaN

3    APX     8/31/2017    9.950000             NaN

4    APX     9/30/2017    10.30000             NaN

5    APX    10/31/2017    5.580000    7.988720e+00

6    APX    11/30/2017    8.470000    6.776377e+00

7    APX    12/31/2017    15.66000    1.648918e+01

8    APX     1/31/2018    10.55000    1.085291e+01

9    APX     2/28/2018    9.800000    1.086476e+01

10   APX     3/31/2018    7.430000    1.196206e+01

11   APX     4/30/2018    8.930000    8.470240e+00

12   APX     5/31/2018    7.610000    9.167987e+00

13   APX     6/30/2018    7.790000    1.662630e+00

14   AURA    1/31/2018    0.221382             NaN

15   AURA    2/28/2018    0.222236             NaN

16   AURA    3/31/2018    0.075488             NaN

17   AURA    4/30/2018    0.180699             NaN

18   AURA    5/31/2018    0.220009             NaN

19   AURA    6/30/2018    0.199029    3.226191e-03

20   BASH   11/30/2016    0.000447             NaN

21   BASH   12/31/2016    0.000376             NaN

22   BASH    1/31/2017    0.000452             NaN

23   BASH    2/28/2017    0.000414             NaN

24   BASH    3/31/2017    0.000450             NaN

25   BASH    4/30/2017    0.000754    1.859857e-08

26   BASH    5/31/2017    0.009115    1.241904e-05

27   BASH    6/30/2017    0.034190    1.820075e-04

28   BASH    7/31/2017    0.014037    1.741278e-04

29   BASH    8/31/2017    0.009117    1.539841e-04

30   BASH    9/30/2017    0.002333    1.464200e-04

31   BASH   10/31/2017    0.002580    1.390604e-04

32   BASH   11/30/2017    0.003415    1.508145e-04

33   BASH   12/31/2017    0.003756    2.221467e-05

34   BASH    1/31/2018    0.005454    6.464003e-06

35   BASH    2/28/2018    0.006186    2.415413e-06

36   BASH    3/31/2018    0.004155    1.787309e-06

37   BASH    4/30/2018    0.005078    1.150985e-06

38   BASH    5/31/2018    0.003696    1.022634e-06

39   BASH    6/30/2018    0.003442    1.160249e-06