如何快速计算3000种加密货币8年的周收益率？

你要构建的是每周买入上周收益率最佳加密货币、卖出最差组合的投资策略，现有数据集包含CoinName（币种名）、yyww（周标识）、Close（周收盘价）三个字段，数据示例如下：

CoinName   yyww        Close
1       bitcoin 201401 8.549050e+02
2       bullion 201401 2.122034e+00
3   digitalcoin 201401 3.112048e-01
4      dogecoin 201401 2.841800e-04
5     earthcoin 201401 3.090447e-03
6   feathercoin 201401 4.227908e-01
7      freicoin 201401 8.091290e-02
8      goldcoin 201401 4.888827e-02
9  infinitecoin 201401 9.171350e-05
10       ixcoin 201401 1.215353e-01

不用手动循环120万次，用Pandas的向量化操作就能快速完成周收益率计算，步骤如下：

• 第一步：数据透视
  将CoinName转成列，yyww作为行索引，把收盘价数据整理成宽表格式，方便后续批量计算。

• 第二步：批量计算收益率
  利用shift(1)获取每个币种上周的收盘价，直接通过向量化运算一次性算出所有币种的周收益率，完全替代循环操作。

具体代码实现：

import pandas as pd

# 加载数据集（根据实际存储格式调整，比如csv/excel）
df = pd.read_csv('crypto_weekly_data.csv')

# 生成透视表：行=周标识，列=币种，值=周收盘价
pivot_data = df.pivot(index='yyww', columns='CoinName', values='Close')

# 计算周收益率：(本周收盘价 - 上周收盘价)/上周收盘价
weekly_returns = (pivot_data - pivot_data.shift(1)) / pivot_data.shift(1)

这种方法的优势在于：Pandas的向量化操作基于NumPy底层实现，避免了Python循环的性能损耗，处理百万级数据的速度会比循环快几十甚至上百倍。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oliver Brandtvig