提示词 # Python代码 # 导入ARCH模型 from arch import arch_model returns = df['收盘价'].pct_change().dropna() * 100 # 计算日收益率 # 拟合ARCH模型 model = arch_model(return

提示词 现在有一个名叫df的DataFrame，index是日期，包含名叫收盘价的列，是期货每日的历史行情数据，请演示如何拟合ARCH模型。 答案 from statsmodels.stats.diagnostic import het_arch import pandas as pd impor

提示词 现在有2个DataFrame，第一个名为tesla_monthly，其中Adj Close列存储了特斯拉月度收盘价，第二个名为f5_df，是月度五因子数据，包括的列为Mkt-RF、SMB、HML、RMW、CMA、RF，需要用这两个DataFrame演示Fama-French五因子模型，请给出

提示词 现在有3个DataFrame，第一个名为tesla_monthly，其中Adj Close列存储了特斯拉月度收盘价，第二个名为factors，是月度三因子数据，包括的列为Mkt-RF、SMB、HML和RF，第三个名为mom_df，是月度动量因子，需要使用这三个DataFrame演示Carha

提示词 现在有一个DataFrame，名为asset_df，其中包含一个投资组合AAPL、AMZN、GOOG、MSFT的月度收益，持仓比例都是25%。另外一个DataFrame，名为factors，其中包含了月度三因子数据。DataFrame中包含的列有MKT-RF、SMB、HML和RF。需要使用这

提示词 现在我已经下载了三因子数据，以及特斯拉的股票历史行情数据，两份数据均为DataFrame格式。三因子数据以月度为频率，包括Mkt-RF、SMB、HML和RF列，而特斯拉股票数据是日频，其中adj_close列是调整后的收盘价，现在需要使用这两个DataFrame演示三因子模型的创建，请给出示

提示词 现在我已经准备好了股票收益数据以及市场收益率数据，它们被分别存储在名为df的DataFrame和Hs300的DataFrame中，这两个DataFrame都是以日期为index，包含的数据都是每日的收盘价，现在我需要使用Python创建CAPM模型，计算出该股票的贝塔系数，请给出示例代码。

提示词 以日期为index的DataFrame，包含一列收盘价数据，需要使用其前5个交易日的收盘价作为特征，当日收盘价作为预测目标，用随机森林算法建模，并用滚动时间序列交叉验证评估模型，计算其MAPE，最后将真实值与预测值进行可视化，请给出示例代码。 答案 import numpy as np i

提示词 以日期为index的DataFrame，包含每日的收盘价，现在需要将index中的月份提取出来，并转换为哑变量，作为新的特征保存到DataFrame中，然后检查添加的结果，请给出示例代码。 答案 import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数

提示词 df['收盘价'] 继续使用黄金期货行情DataFrame，需要做的工作是，首先进行特征工程，将新提取的特征保存在DataFrame的新列中，然后使用线性回归模型基于新的特征训练模型，仍然需要使用滚动时间序列交叉验证法，最后要输出预测结果的MAPE，并将真实值和预测值进行可视化对比，请给出示