我是Python的新手，这是我的问题：
我有这个DataFrame：
pf = pd.DataFrame({'Dates':['2018-07-31','2018-07-31','2018-08-31','2018-08-31','2018-09-30','2018-09-30'],
"Name":["Apple",'Faceook','JP Morgan',"Boeing",'Tesla','Disney'],
"Monthly Return":[-0.02,0.11,-0.03, 0.02,-0.08,0.10],
"Total Weight":[0.7,0.2,0.1,0.5,0.3,0.2]})
我的目标是根据每月的库存，权重和回报来返回投资的最终价值。
假设我们从$ 1.000开始。我正在寻找类似下面的内容，假设每个月的剩余资本为完全再投资
Dates Name Monthly Return Total Weight P&L Remaining Investment
0 2018-07-31 Apple -0.02 0.7 686
1 2018-07-31 Faceook 0.11 0.3 333 1019
2 2018-08-31 JP Morgan -0.03 0.5 494.21
3 2018-08-31 Boeing 0.02 0.5 519.69 1013.91
4 2018-09-30 Tesla -0.08 0.1 93.28
5 2018-09-30 Disney 0.10 0.9 1003.77 1097.05
我首先是这样做的：
A = 1000
pf['P&L']= A * pf['Total Weight'] * (1+pf['Monthly Return'])
但是问题是，这仅适用于第一个月，而其他月份则不适用，因为我们没有具有相同的起点（7月31日为1000美元，8月31日为1019美元）。
也许我必须创建一个循环吗？
如果您有任何解决此问题的想法，请随时与我们分享！谢谢！
对于这样的事情，使用零美元投资组合来追踪回报会更容易。
df = pd.DataFrame({'Dates':['2018-07-31','2018-07-31','2018-08-31','2018-08-31','2018-09-30','2018-09-30'],
"Name":["Apple",'Faceook','JP Morgan',"Boeing",'Tesla','Disney'],
"Monthly Return":[-0.02,0.11,-0.03, 0.02,-0.08,0.10],
"Total Weight":[0.7,0.2,0.1,0.5,0.3,0.2]})
df['weighted_return'] = df['Monthly Return'] * df['Total Weight']
rets = df.groupby(['Dates'])['weighted_return'].sum()
cumulative_rets = (rets + 1).cumprod() - 1
cumulative_rets
所以您的退货系列是：
Dates
2018-07-31 0.00800
2018-08-31 0.01506
2018-09-30 0.01100
Name: weighted_return, dtype: float64
现在，您可以考虑如何合并交易成本，滑点等。零美元投资组合方法的主要问题在于，它假设您可以购买零碎股票。通常在学术论文中使用这种零美元方法。
您应签出pyfolio以显示结果并计算风险指标。
假设我们的每月收益稳定。然后，我们需要附加的整数变量months。
investment = 1000
months = 1
pf['P&L'] = investment * pf['Total Weight'] * (1+pf['Monthly Return'])**months