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我有一个DataFrame代表股票收益的。要拆分调整收盘价，我有以下方法：

def returns(ticker, start=None, end=None):
    p = historical_prices(ticker, start, end, data='d', convert=True)
    d = historical_prices(ticker, start, end, data='v', convert=True)

    p['Dividends'] = d['Dividends']
    p['Dividends'].fillna(value=0, inplace=True)
    p['DivFactor'] = 1.
    p['SAClose'] = p['Close']

    records, fields = p.shape
    for t in range(1, records):
        p['SAClose'][t] = p['Adj Close'][t] / p['DivFactor'][t-1] + \
                          p['Dividends'][t-1]
        p['DivFactor'][t] = p['DivFactor'][t-1] * \
                            (1 - p['Dividends'][t-1] / p['SAClose'][t])

    p['Lagged SAClose'] = p['SAClose'].shift(periods=-1)
    p['Cash Return'] = p['Dividends'] / p['Lagged SAClose']
    p['Price Return'] = p['SAClose'] / p['Lagged SAClose'] - 1
    return p.sort_index()

请注意SAClose（即拆分调整关闭）如何取决于滞后DivFactor值。反过来，DivFactor取决于滞后DivFactor值和当前SAClose值。

上面的方法有效，但在循环部分速度非常慢。有没有更有效的方法让我在熊猫中做到这一点？鉴于“循环”依赖（考虑到滞后并不是真正的循环），我不确定如何进行常规系列数学或使用正常的移位操作（例如，我使用Cash Return）。

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您可以尝试一次性创建累积调整因子系列，然后您不需要循环：

(p['Dividends'].fillna(1.) + 1.).cumprod()
于 2012-08-03T02:47:01.060 回答