pandas计算主力合约收益率

数据：

链接：https://pan.baidu.com/s/1XGfITsSWdP_c1_wFepUs0A
提取码：b880

特殊处理：

考虑到换月不同合约的数据会有较大差异，避免在计算收益率时在换月时间点使用两个合约的数据，对数据作如下处理:
处理逻辑：
1）. 换月日（即切换为新合约的第一日）需要有前一个主力合约的数据和下一个主力合约的数据
2）. 换月日的收益率=（前一个主力合约换月日收盘价-前一个主力合约换月日前一日收盘价）/前一个主力合约换月日前一日收盘价
3）. 换月日第二日收益率=（新主力合约换月日第二日收盘价-新主力合约换月日收盘价）/新主力合约换月日收盘价
计算方法：
1）. 在新表中(res_pd)中增加一列pre_ticker,这一列是ticker列整列向下移动一格，这样在换月日那一行pre_ticker就是前一个主力合约
2）. 对ticker列进行分组，获取每组第一行，获取一个新表 three_df
3）. 去除 three_df 的第一行，因为第一行不是换月日,是历史上第一个合约
4）. 从第一个大表 all_df 中查询 three_df 每行 pre_ticker 对应 date 的 close 值，并覆盖到 three_df 表的 close
5）. 对 three_df 进行日期升序排序
6）. 对 three_df 增加一个 counter 列填充整数递增
7）. 对 res_pd 增加一个 counter 列填充整数递增
8）. 将 res_pd 和 three_df 合并成一个表 four_df
9）. 对 four_df 进行 date 和 counter 升序排序，排序优先级为先date后counter
10）. 计算收益率列
11）. 对 date 列进行去重，保留重复数值的第一个
至此，主力合约收益率计算完毕

计算过程（jupyter notebook）:

import os
import numpy as np
import pandas as pd
# if_list文件夹中是每个合约的日数据
dir = r'./if_list/'
file_list = os.listdir(dir)
# 将所有合约读出，合并到一个大表中
all_df = None
for file_name in file_list:ticker = file_name[0:-4]file_path = dir + file_namedf = pd.read_csv(file_path,encoding='utf-8',header=0,names=['date','open','close','low','high','volume','money','factor','high_limit','low_limit','avg','pre_close','paused','open_interest'])df['ticker'] = tickerif all_df is None:all_df = dfelse:all_df = pd.concat([all_df,df])

# 这个方法是对 成交量 和 持仓量 进行降序排序(即由大到小)，排序优先级为先成交量后持仓量；排序后把第一行返回
def get_biggest_openinterest(x):df = x.sort_values(['volume','open_interest'],ascending=[False,False])return df.iloc[0,:]

# 对所有合约合成的大表 all_df 按日期进行分组，每个日期的组里提取出成交量和持仓量最大的行 组成一个新的表 res_pd
all_df['date'] = pd.to_datetime(all_df['date'])
all_df.sort_values(by='date')
res_pd = all_df.groupby('date').apply(get_biggest_openinterest)

# 检查合约是否连续，一般是连续的，万一有不连续的，再手动处理
# 检查方法：提取每组的日期存入列表，然后对日期进行校验，确保每一组最早的那个日期都不会早于前一组的所有的日期，满足这个条件说明是连续合约
res_pd.sort_index(inplace=True)
res_group = res_pd.groupby('ticker')
results_list = []
for name,group in res_group:results_list.append(group['date'].tolist())
for i in range(len(results_list)-1):pre_list = results_list[i]now_first = results_list[i+1][0]for item in pre_list:if item >= now_first:print(item,now_first)break

# 将合约数据整列往下推一格，这样换月日那行数据里pre_ticker字段就是前一个主力合约
res_pd['pre_ticker'] = res_pd['ticker'].shift(1)
# 对表 res_pd 按合约进行分组，取每组第一行数据，组成一个新表 three_df, 该表除第一行外每一行都是换月日
three_df = res_pd.groupby('ticker').head(1)
three_df = three_df.iloc[1:,:]
three_df.head()

# 新增一个字段 origi_close 用于存储原始的 close 字段数据，后续的计算会将 close 原来的值覆盖
three_df['origi_close'] = three_df['close']
# 遍历three_df的每行，将换月日对应的前一个主力合约的收盘价填入close 字段
all_df['date'] = pd.to_datetime(all_df['date'])
for index,row in three_df.iterrows():row_res = all_df.loc[(all_df['date']==row['date']) & (all_df['ticker'].str.startswith(row['pre_ticker']))]res_list = row_res['close'].values.tolist()if len(res_list)<=0:continuethree_df.at[index,'close'] = res_list[0]three_df.sort_index(inplace=True)
three_df = three_df.loc[:,['date','close','volume','open_interest','ticker','pre_ticker','origi_close']]
res_df = res_pd.loc[:,['date','close','volume','open_interest','ticker','pre_ticker']]
res_df.sort_index(inplace=True)
# 下面将three_df和res_df整合到一起时，每个换月日会有两行，要保留有用的一行，three_df提供的行是要保留的，所以通过counter实现
three_df['counter'] = range(len(three_df))
res_df['counter'] = range(len(res_df))
# 将两个表整合到一起，形成一个新表 four_df
four_df = pd.concat([three_df,res_df])
# 后续要对date和counter进行排序，date作为索引不能与值之间同时排序，所以重置索引
four_df.reset_index(drop=True,inplace=True)
# 对表four_df进行排序，升序排序(即从小到大),排序优先级先date后counter, 由于从小到达，three_df的行都是换月日的行，所以换月日对应的counter的值总是比res_df中换月日对应的counter小，所以在升序排序中，总是排在前面
four_df.sort_values(['date','counter'],ascending=[True,True],inplace=True)
# 计算收益率
four_df['pe'] = (four_df['close'] - four_df['close'].shift(1))/four_df['close'].shift(1)
# 将换月日重复的行去掉，只保留有效的行
four_df.drop_duplicates(subset='date',keep='first',inplace=True)

至此，four_df 即为最终需要的收益率数据

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