使用pandas计算基于每日百分比回报的累计股票价格指数

，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 准备股票价格数据：

# 假设股票价格数据存储在一个名为df的DataFrame中，包含两列：日期和收盘价
df = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                   '收盘价': [100, 105, 110]})

1. 计算每日百分比回报：

df['每日回报'] = df['收盘价'].pct_change()

1. 计算累计回报：

df['累计回报'] = (1 + df['每日回报']).cumprod()

1. 计算累计股票价格指数：

df['累计指数'] = df['累计回报'] * 100

至此，我们得到了基于每日百分比回报的累计股票价格指数。其中，'累计指数'列即为所求。

这种方法可以帮助我们衡量股票价格的整体涨跌情况，并且考虑了每日回报的累积效应。在实际应用中，可以根据需要对股票价格指数进行进一步分析和可视化展示。

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