【期货量化】通过日结算率计算日/月收益率以及利用resample进行时间序列处理

今天才发现这个功能啊……太高级了，之前都一直用groupby但是感觉对于处理时间不是很方便

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from jqdata import *
import talib
from datetime import date, timedeltadaily_revenue = {}
start_time = '2020-01-01'
end_time = '2022-04-30'
# 以下代码在聚宽api下实现
# 获取期货交易的日收益率之后要获取月收益率
for i in  ['J','RB','I','SS','SF','SM','CU','AL','NI','AG','SC','RU','FU','MA','BU','PF','EG','TA','SA','EB','SP','UR','CF','P','LH','Y','AP','JD','C']:index = get_future_code(i) # 按照指数计算# 结算价sett_price_i = get_extras('futures_sett_price',index,start_date = start_time ,end_date = end_time)current_price = sett_price_i[index]yesterday_price = sett_price_i[index].shift(1)# 日度收益率sett_price_i['daily_revenue_rate'] = current_price/yesterday_price - 1#print(sett_price_i)daily_revenue[i] = sett_price_i['daily_revenue_rate']#print(f'指数{index}的统计指标')revenue_stat = pd.DataFrame()revenue_stat = sett_price_i['daily_revenue_rate'].describe()#print(revenue_stat)# 月度收益率monthly_revenue = pd.DataFrame()monthly_revenue[f'{index} monthly_revenue'] =                         sett_price_i['daily_revenue_rate'].resample('M').sum()# print(monthly_revenue)

注意，当我们得到结算价和日度收益率组成的dataframe(sett_price_i)以后，它是一个以日期('YYYY-MM-DD')为index的dataframe

我们只需要对日度收益率那一列进行resample.sum()就可以得到每月度收益率（每一交易日累加，还不确定要不要加权重，待确认~）

resample中参数可以换为'T'(minute),'S'(second),'W'(week)等，前面均可以加数字。

还可以加一列：该日期对应是星期几

sett_price_i['weekday'] = sett_price_i.index.weekday

参考资料

Python量化交易实战之使用Resample函数转换“日K”数据_python_脚本之家 (jb51.net)

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