以下是一个示例代码，演示了如何按照每天的OLS回归进行日期循环的for循环：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 创建一个包含日期和相关变量的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'date': pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-31'),
    'x': range(365),
    'y': range(365)
})

# 创建一个空的DataFrame来存储每天的回归结果
results = pd.DataFrame(columns=['date', 'coef_x'])

# 按照每天进行回归
for date in data['date']:
    # 根据日期筛选数据
    subset = data[data['date'] == date]
    
    # 进行OLS回归
    model = sm.OLS(subset['y'], subset['x'])
    results_temp = model.fit()
    
    # 提取回归系数
    coef_x = results_temp.params[0]
    
    # 将结果添加到结果DataFrame中
    results = results.append({'date': date, 'coef_x': coef_x}, ignore_index=True)

# 打印结果
print(results)

这个示例代码首先创建了一个包含日期和相关变量的DataFrame。然后，它创建了一个空的DataFrame来存储每天的回归结果。接下来，它使用for循环按照每天进行回归。在每次循环中，它根据日期筛选数据，并使用statsmodels库中的OLS函数进行回归。然后，它提取回归系数，并将结果添加到结果DataFrame中。最后，它打印出结果。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能因数据的结构和要求而有所不同。你可能需要根据自己的数据和需求进行适当的修改。