Question

我从Yahoo Finance下载了日期为“ 12/31/2008”和“ 12/31/2018”之间的公司“ AAPL”，“ BA”，“ GS”和DJIA指数的每日调整后价格数据，以及然后根据调整将其转换为每日收益。关闭。

# Download price data
import pandas as pd  
from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance as yf
yf.pdr_override() 
import datetime 

start_dt = datetime.datetime(2008, 12, 31)
end_dt = datetime.datetime(2018, 12, 31)

def getDataBatch(tickers, startdate, enddate):
  def getData(ticker):
    return (pdr.get_data_yahoo(ticker, start=startdate, end=enddate))
  datas = map(getData, tickers)
  return(pd.concat(datas, keys=tickers, names=['Ticker', 'Date']))

data_AAPL = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start=start_dt, end=end_dt)
data_BA = pdr.get_data_yahoo('BA', start=start_dt, end=end_dt)
data_GS = pdr.get_data_yahoo('GS', start=start_dt, end=end_dt)
data_DJIA = pdr.get_data_yahoo('^DJI', start=start_dt, end=end_dt)

#Convert into daily return
def getReturns(tickers, start_dt, end_dt, freq): 
    px_data = getDataBatch(tickers, start_dt, end_dt)
    px = px_data[['Adj Close']].reset_index().pivot(index='Date', columns='Ticker', values='Adj Close')
    if (freq=='daily'):
        px = px.resample('D').last()
    ret = px.pct_change().dropna()
    ret.columns = tickers
    return(ret)

Ticker_List = ['AAPL','BA','GS','^DJI']
ReturnData = getReturns(Ticker_List, start_dt, end_dt, freq='daily')
ReturnData.columns = ['AAPL','BA','GS','DJIA']

我想使用 for循环，通过每次遍历252个每日数据点并将结果保存到新变量中，来计算3种股票和DJIA的滚动年度收益。

我知道如何使用滚动功能，但是我不确定如何使用for循环来完成相同的操作。有谁知道这是怎么做到的吗？

使用Numpy计算滚动回报/移动平均值

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