python 的groupby.rolling.apply 可以进行组间运算吗？

Question

def TM(df):
    alpha=0
    beta2=0
    a=pd.DataFrame()
    temp=pd.DataFrame(df)
    temp['mret2']=temp['mret'].values**2
    x=temp[['mret','mret2']]
    y=temp['ret']
    X=sm.add_constant(x)
    result=sm.OLS(y,X).fit()
    a['params']=result.params
    a['tvalues']=result.tvalues
    if a['params'][0]>0 and a['tvalues'][0].abs()>2:
        alpha=1
    if a['params'][2]>0 and a['tvalues'][2].abs()>2:
        beta2=1
    return (alpha,beta2)

sig1['alpha','beta2'] = rets.groupby('ticker')[['ret','mret']].rolling(100).apply(beta2).values

我本来想用for语句做rolling regression，但效率太低而且样本量太大，跑程序太慢了。现在想改成groupby.rolling.apply 方法，先对ticker分组再组内的运算rolling regression，但是貌似该对象不是dataframe，所以无法套用自定义函数进行组间运算。请问有没有好的方法解决

Answer 1

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