Скользящее среднее возвращает данные через DataFrame

Я хочу добавить столбцы в следующий Dataframe для каждого запаса 5-летнего (60-месячного) скользящего возврата. Следующий код используется для получения финансовых данных за период с 1995 по 2010 год.

quandl.ApiConfig.api_key = 'Enter Key'
stocks = ['MSFT', 'AAPL', 'WMT', 'GE', 'KO']
stockdata = quandl.get_table('WIKI/PRICES', ticker = stocks, paginate=True,
                    qopts = { 'columns': ['date', 'ticker', 'adj_close'] },
                    date = { 'gte': '1995-1-1', 'lte': '2010-12-31' })

# Setting date as index with columns of tickers and adjusted closing price

df = stockdata.pivot(index = 'date',columns='ticker')
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.resample('1M').mean()
df = df.pct_change()

df.head()
Out[1]: 
              rets                                                    
ticker          AAPL        BA         F        GE       JNJ        KO   
 date                                                                     
1995-01-03       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN   
1995-01-04  0.026055 -0.002567  0.026911  0.000000  0.006972 -0.019369   
1995-01-05 -0.012697  0.002573 -0.008735  0.002549 -0.002369 -0.004938   
1995-01-06  0.080247  0.018824  0.000000 -0.004889 -0.006758  0.000000   
1995-01-09 -0.019048  0.000000  0.017624 -0.009827 -0.011585 -0.014887 

df.tail()
Out[2]: 
              rets
ticker          AAPL        BA         F        GE       JNJ        KO   
 date                                                                     
2010-12-27  0.003337 -0.004765  0.005364  0.008315 -0.005141 -0.007777   
2010-12-28  0.002433  0.001699 -0.008299  0.007147  0.001938  0.004457   
2010-12-29 -0.000553  0.002929  0.000598 -0.002729  0.001289  0.001377   
2010-12-30 -0.005011 -0.000615 -0.002987 -0.004379 -0.003058  0.000764   
2010-12-31 -0.003399  0.003846  0.005992  0.005498 -0.001453  0.004122 

Любая помощь в том, как это сделать, была бы потрясающей!