字典中每个键的协方差

Question

我有一张单子，是一套股票行情表。对于每一个股票，我得到的每日回报可以追溯到六个月前。然后我要计算每个股票代码之间的协方差。我在np.cov上遇到问题，下面是测试COV的代码：

newStockDict = {}
for i in newList_of_index:
    a = Share(i)
    dataB = a.get_historical(look_back_date, end_date)
    stockData = pd.DataFrame(dataB)
    stockData['Daily Return'] = ""
    yList = []
    for y in range(0,len(stockData)-1):
        stockData['Daily Return'][y] = np.log(float(stockData['Adj_Close'][y])/float(stockData['Adj_Close'][y+1]))

    yList = stockData['Daily Return'].values.tolist()
    newStockDict[stockData['Symbol'][0]] = yList

g = (np.cov(pd.Series((newStockDict[newList_of_index[0]]))), pd.Series(((newStockDict[newList_of_index[1]]))))
return g

我的错误是：

^{pr2}$

我尝试过在一个数据帧上使用pd.cov，然后使用np.cov。什么都不管用。在这里，我实际上是把每天的收益附加到一个列表中，然后添加到字典中，然后在我手动计算n协方差矩阵之前。但是我不能让np.cov工作。在

请帮忙。我的想法是我可以很容易地构造一个由N个tickers组成的数据帧，每一行都是一个每日返回值。但我无法用所述数据帧计算cov，因此此df-->；list-->；dict进程。在