ブルームバーグデータ - 相関行列

Question

新しいpythonコーディングです。私はブルームバーグからヒストリカルデータをインポートしようとしており、利用可能なさまざまなインデックスの範囲にわたる相関に関するいくつかのテストを実行しています。データをインポートしてそのような相関行列を構築する方法についての提案はありますか？

Correlation 
Description       Bloomberg Ticker 
MSCI Bangladesh IMI Net TR USD   M1BDIM 
MSCI India Net TR USD     M1IN 
MSCI EM Asia Healthcare Net TR USD M1MS0HC 
MSCI EM Asia Info Tech Net TR USD M1MS0IT 
MSCI Philippines USD Net TR   M1PH 
MSCI Pakistan USD Net TR   M1PK 
MSCI Pakistan IMI Net TR USD   M1PKIM 
MSCI AC Asia ex Japan Net TR USD MXASJ 
MSCI Thailand USD Net TR   MXTH 
MSCI Japan Net TR Small Cap USD   NCUAJN 
MSCI Singapore SGD Net TR   NDDLSG 
MSCI Hong Kong USD Net TR   NDDUHK 
MSCI Japan Net TR USD     NDDUJN 
MSCI Malaysia USD Net TR   NDDUMAF 
MSCI SingaporeUSD Net TR   NDDUSG 
MSCI China USD Net TR     NDEUCHF 
MSCI Korea USD Net TR     NDEUSKO 

Answer 1

Pythonでデータを分析する場合は、pandasライブラリを参照してください。相関関係の文書化はhereで利用可能です。ブルームバーグからのデータをpdblpでダウンロードできます。プロジェクトに関する情報はhereです（免責事項：私はpdblpの著者です）。関連する方法はbdh()です。

相関を計算する単純な例は、

In [1]: import pandas as pd 
In [2]: df = pd.DataFrame(pd.np.random.randn(100,2)) 
In [3]: df.corr() 
Out[3]: 
      0   1 
0 1.000000 -0.012137 
1 -0.012137 1.000000 

pdblpとブルームバーグからの履歴データを取得するための簡単な例は

In [1]: import pdblp 
In [2]: con = pdblp.BCon() 
In [3]: con.start() 
In [4]: df = con.bdh('SPY US Equity', 'PX_LAST', '20150629', '20150630') 

であろう