CRSP Pandas 中的调整价格 - Python

CRSP (Center for Research in Security Prices) 提供了美国股票市场的历史数据。CRSP 数据库是股票回报、交易量和价格数据的主要来源。在 CRSP 中，价格数据被分为两个类型：未调整的价格和密切关注的价格。

未调整的价格是指某个时刻股票的实际价格。这个价格会受到各种因素的影响，如股票分割、股息等。为了比较不同时间段、不同公司之间的股票价格，需要将价格进行调整。

密切关注的价格也被称为现实价格，是基于未调整的价格进行调整后的价格。密切关注的价格是用来衡量股票平均回报率的。

在 Python 中，使用 CRSP 数据库时，可以使用 pandas 库中的 crsp 模块来进行价格调整。下面是一个简单的 CRSP 数据库的使用示例：

import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr
import wrds
db = wrds.Connection(wrds_username='<username>')
# 获取IBM的价格数据
ibm = pdr.DataReader("IBM", "wrds", start='2000-01-01', end='2021-12-31', conn=db)
# 获取IBM的调整后价格
ibm_adj = ibm["prc"].copy()
ibm_adj = crsp.get_crsp_returns(ibm_adj, "ibm", start='2000-01-01', end='2021-12-31', conn=db)

在上述代码中，首先需要用 wrds 模块连接 CRSP 数据库，然后可以使用 pandas_datareader 模块获取 IBM 的实际价格数据。最后使用 crsp 模块中的 get_crsp_returns 函数获取 IBM 的调整后价格数据。

通过上述示例，可以看出，在 Python 中使用 CRSP 数据库进行价格调整是非常方便的。