Как рассчитать будущую стоимость инвестиций с Pandas, когда процентные ставки и платежи меняются со временем? - PullRequest
Новая
       90

Как рассчитать будущую стоимость инвестиций с Pandas, когда процентные ставки и платежи меняются со временем?

1 голос
/ 29 февраля 2020

Давайте предположим, что я хотел бы знать, как стоимость моих вложенных денег меняется со временем. У меня есть следующие данные в Pandas DataFrame: 

            contribution    monthly_return
2020-01-01  91.91           np.Nan
2020-02-01  102.18          0.037026
2020-03-01  95.90          -0.012792
2020-04-01  117.89         -0.009188    
2020-05-01  100.44          0.011203
2020-06-01  98.89           0.053917
2020-07-01  106.10         -0.049397
2020-08-01  112.55          0.062375
2020-09-01  103.16         -0.063198

... и так далее. Каждый месяц я вкладываю дополнительную сумму денег в свой «фонд» (вклад). Ежемесячная доходность показывает, как изменилась стоимость моих денег за последний месяц.

Я хотел бы добавить дополнительный столбец, в котором я мог бы найти информацию о текущей стоимости моих инвестиций за каждый месяц (чтобы я мог отобразить их на график). Насколько я знаю, я не могу использовать ни одну из numpy финансовых функций (например, np.fv ()), потому что взносы и ставки меняются со временем. Я могу накопить сумму взносов, но я не знаю, как добавить прибыль и убыток от инвестиций.

Это может быть тривиальный вопрос, но я полностью застрял и потратил больше времени на эту проблему, чем я мог когда-либо признать. Любая помощь будет оценена!

1 Ответ

1 голос
/ 01 марта 2020

Предположим, у вас есть df: 

print(df)
            contribution  monthly_return
2020-01-01         91.91             NaN
2020-02-01        102.18        0.037026
2020-03-01         95.90       -0.012792
2020-04-01        117.89       -0.009188
2020-05-01        100.44        0.011203
2020-06-01         98.89        0.053917
2020-07-01        106.10       -0.049397
2020-08-01        112.55        0.062375
2020-09-01        103.16       -0.063198

Тогда давайте найдем множитель, в котором ваши деньги растут ежемесячно: 

df['monthly_multiplier'] = 1 + df['monthly_return'].shift(-1)
print(df)
            contribution  monthly_return  monthly_multiplier
2020-01-01         91.91             NaN            1.037026
2020-02-01        102.18        0.037026            0.987208
2020-03-01         95.90       -0.012792            0.990812
2020-04-01        117.89       -0.009188            1.011203
2020-05-01        100.44        0.011203            1.053917
2020-06-01         98.89        0.053917            0.950603
2020-07-01        106.10       -0.049397            1.062375
2020-08-01        112.55        0.062375            0.936802
2020-09-01        103.16       -0.063198                 NaN

Наконец, мы можем перебрать строки и посмотреть, как ваше богатство увеличивается: 

df['fv'] = 0
fv = 0
for index, row in df.iterrows():
    fv = (fv+row['contribution'])*row['monthly_multiplier']
    df.loc[index,'fv']=fv
print(df)
            contribution  monthly_return  monthly_multiplier          fv
2020-01-01         91.91             NaN            1.037026   95.313060
2020-02-01        102.18        0.037026            0.987208  194.966728
2020-03-01         95.90       -0.012792            0.990812  288.194245
2020-04-01        117.89       -0.009188            1.011203  410.633607
2020-05-01        100.44        0.011203            1.053917  538.629162
2020-06-01         98.89        0.053917            0.950603  606.027628
2020-07-01        106.10       -0.049397            1.062375  756.546589
2020-08-01        112.55        0.062375            0.936802  814.171423
2020-09-01        103.16       -0.063198                 NaN         NaN

df['fv'] - это ваше состояние в конце указанного месяца или непосредственно перед вашим следующим взносом.

...