私は Pandas と Zipline が初めてで、それらの使用方法を学ぼうとしています (そして、私が持っているこのデータでそれらを使用します)。完全な解決策でなくても、あらゆる種類のヒントをいただければ幸いです。私は多くのことを試し、かなり近づいてきましたがException: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
、特にインデックス作成の問題に遭遇しました。[パンダ 0.10.0、Python 2.7]
Postgres の何千もの株式の月次収益データを次の形式に変換しようとしています。
ticker_symbol :: String, monthly_return :: Float, date :: Timestamp
例えば
AAPL, 0.112, 28/2/1992
GS, 0.13, 30/11/1981
GS, -0.23, 22/12/1981
注: レポートの頻度は毎月ですが、ここにある 6000 を超える企業のすべてが同時に存在するわけではないため、かなりの NaN データがここにあるでしょう。
…以下に説明するフォームに変換します。これは、Zipline がバックテスターを実行するために必要なものです。(私は思います。Zipline のバックテスターは、このような月次データを簡単に処理できますか?できることはわかっていますが、これを行うためのヒントはありますか?)
以下は、私が必要とする形式の DataFrame (時系列の? これはなんと言いますか?) です。
> data
:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 2268 entries, 1993-01-04 00:00:00+00:00 to 2001-12-31 00:00:00+00:00
Data columns:
AA 2268 non-null values
AAPL 2268 non-null values
GE 2268 non-null values
IBM 2268 non-null values
JNJ 2268 non-null values
KO 2268 non-null values
MSFT 2268 non-null values
PEP 2268 non-null values
SPX 2268 non-null values
XOM 2268 non-null values
dtypes: float64(10)
以下は時系列であり、必要な形式になっています。
> data.AAPL
:
Date
1993-01-04 00:00:00+00:00 73.00
1993-01-05 00:00:00+00:00 73.12
...
2001-12-28 00:00:00+00:00 36.15
2001-12-31 00:00:00+00:00 35.55
Name: AAPL, Length: 2268
ここには返品データはありませんが、代わりに価格があることに注意してください。それらは (Zipline によってload_from_yahoo
— しかし、実際には pandas の関数によって、ソースを読むことから) 配当、分割などのために調整されているので、それと私の戻りデータの間に同型 (初期価格を差し引いたもの) があります (したがって、ここでは問題ありません)。 )。
(編集: 私が持っているものを書いてほしいか、iPython ノートブックまたは要旨を添付してほしいかどうか教えてください。それが役立つとは思えませんが、要求があれば絶対にできます。)