python如何做滚动窗口回归？

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本人要写论文，用2005-2016年的A股全部上市公司的每日收益率和沪指的每日收益率做滚动回归，求相应股票的BETA值，用250个交易日为窗口做滚动回归。但是本人python刚开始学，无从下手，想先找个滚动窗口回归的源码然后自己修改？谁有这方面的资源？谢谢啦！

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关键词：滚动回归 日收益率 滚动窗口 上市公司 收益率

滚动窗口可以采用Python的Pandas包,

1. import pandas as pd
   
2. s = [1,2,3,5,6,10,12,14,12,30]
   
3. pd.Series(s).rolling(window=3).mean()

复制代码

设置的窗口window=3，也就是3个数取一个均值。index 0,1 为NaN，是因为它们前面都不够3个数，等到index2 的时候，它的值是怎么算的呢，就是（index0+index1+index2 ）/3
index3 的值就是（ index1+index2+index3）/ 3

参数详解:

1. DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

复制代码

window： 也可以省略不写。表示时间窗的大小，注意有两种形式（int or offset）。如果使用int，则数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型，表示时间窗的大小。offset详解
min_periods：每个窗口最少包含的观测值数量，小于这个值的窗口结果为NA。值可以是int，默认None。offset情况下，默认为1。
center: 把窗口的标签设置为居中。布尔型，默认False，居右
win_type: 窗口的类型。截取窗的各种函数。字符串类型，默认为None。各种类型
on: 可选参数。对于dataframe而言，指定要计算滚动窗口的列。值为列名。
axis: int、字符串，默认为0，即对列进行计算
closed：定义区间的开闭，支持int类型的window。对于offset类型默认是左开右闭的即默认为right。可以根据情况指定为left both等。

这个简单来看，就是滚动地截取数据再做CAPM模型吧，比如总共有1000个交易日数据，那就截取（1000-250+1）次
举个例子

1. for i in range(0,1000-250+1):
   
2.     my_data = data[i:(i+250),:]
   
3.     # 用my_data进行回归，可以考虑用statsmodels模块

复制代码