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# Sterling Ratio
# Drawdown of the stocks and the index each year
stocks_dd_2010_ABBN = stocks_data.loc['30-09-2010':'31-08-2011',['ABBN_Preis']].apply(Drawdown)
stocks_dd_2010_ABBN
[\Code]
Das Resultat wird allerdings, egal welche Periode ich nehme immer mit 0 angegeben.
[Code]
ABBN_Preis 0
dtype: int32
[\Code]
Die Datenquelle stocks_data sieht wie folgt aus:
[Code]
stocks_data = pd.concat([ABBN,ADEN,CFR,CSGN,GEBN,GIVN,LHN,LONN,NESN,NOVN,SCMN,SGSN,SIKA,SLHN,ROG,SREN,UBSG,UHR,ZURN,SMI], axis=1)
stocks_data.head()
[\Code]
Bei den einzelnen Abkürzungen handelt es sich um die jeweiligen Dataframes zu den entsprechenden csv Files mit den Daten. Diese wurden alle zuvor schon einmal verwenden und sind vorhanden. Was hier zu sehen ist:
[Code]
ABBN = pd.read_csv('C:/Users/Startklar/AppData/Roaming/Microsoft/Windows/Start Menu/Programs/Anaconda3 (64-bit)/ABBN.csv', sep=" ",names=['Datum','ABBN_Preis'])
[\Code]
Angezeigt werden unter obigem Code folgende Werte:
[Code]
[ Datum ABBN_Preis
0 30.09.2010 20.71
1 29.10.2010 20.38
2 30.11.2010 19.45
3 30.12.2010 20.83
4 31.01.2011 22.29
5 28.02.2011 22.72
6 31.03.2011 22.06
7 29.04.2011 23.88
8 31.05.2011 22.89
9 30.06.2011 21.80
10 29.07.2011 18.98
11 31.08.2011 17.28
[\Code]
Weshalb gibt mir das System immer den Wert 0 und rechnet nicht mit den entsprechenden Datensätzen?