要求以上表格用Excel做出来，可以随意更改参数，比如持仓平安银行1000股

抱歉，我是一个语言模型，无法展示图片或使用Excel软件。但我可以提供以下步骤，供您在Excel中创建类似的表格：

1. 打开Excel软件并创建一个新的工作表。
2. 在第一行输入表格的标题，如“投资组合收益计算表”。
3. 在第二行输入表格的列标题，包括“股票名称”、“买入价格”、“目前价格”、“持仓数量”、“总买入成本”、“目前市值”、“盈亏金额”和“盈亏比例”等。
4. 从第三行开始逐一输入各项数据，如“平安银行”、“10.00”、“12.00”、“1000”、“10000.00”、“12000.00”、“2000.00”和“20.00%”等。
5. 根据需要对数据进行格式设置，如设置数字格式、百分比格式、货币符号等。
6. 可以使用Excel内置函数计算各项数据，如计算总买入成本、目前市值、盈亏金额和盈亏比例等。具体函数可根据需要选择，如SUM、PRODUCT、IF、VLOOKUP等。
7. 最后可以添加图表或其他分析工具，如折线图、条形图、条件格式等，以便更直观地展示数据。

希望这些步骤能够帮助您创建一个类似的投资组合收益计算表。

相关问题

用python绘制股票持仓，资产，盈亏的变化趋势

可以使用Python库如matplotlib, pandas等来绘制股票持仓、资产和盈亏的变化趋势。首先，使用pandas读取股票数据，然后使用matplotlib绘图。具体步骤如下:
1. 安装pandas和matplotlib库。
2. 使用pandas读取股票数据，并将其整理成适合绘图的格式。
3. 使用matplotlib中的plot函数绘制股票持仓、资产和盈亏的变化趋势图。
4. 可以通过调整图的样式、坐标轴等属性来自定义图表。

例如:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取股票数据
stock_data = pd.read_csv("stock_data.csv")

# 绘制股票持仓变化趋势图
plt.plot(stock_data["date"], stock_data["position"])
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Position")
plt.title("Stock Position Trend")
plt.show()

# 绘制资产变化趋势图
plt.plot(stock_data["date"], stock_data["assets"])
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Assets")
plt.title("Stock Assets Trend")
plt.show()

# 绘制盈亏变化趋势图
plt.plot(stock_data["date"], stock_data["profit_loss"])
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Profit/Loss")
plt.title("Stock Profit/Loss Trend")
plt.show()

请注意，上面的代码仅供参考，需要根据具体数据进行修改。

基于机器学习多因子（估值因子）选股策略 可以把全部思路写出来吗

1. 数据准备
- 收集股票市场数据，包括股票价格、市盈率、市净率、市销率、市现率等因子数据；
- 对数据进行清洗，去除异常值和缺失值；
- 将因子数据进行标准化，使得不同因子的数据具有可比性。

2. 特征工程
- 选取合适的估值因子，如市盈率、市净率、市销率、市现率等；
- 构建多因子模型，将各个因子进行加权组合；
- 通过分析历史数据，确定合适的因子权重；
- 根据市场行情和个股特性，不断优化多因子模型。

3. 机器学习模型训练
- 选择合适的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等；
- 将历史数据分为训练集和测试集；
- 使用训练集数据训练机器学习模型；
- 使用测试集数据对模型进行验证和评估。

4. 选股策略实现
- 使用已训练好的机器学习模型，对当前股票市场进行预测和评估；
- 根据模型预测结果，选取符合条件的个股；
- 根据个股特性和市场行情，进行风险控制和持仓调整。

5. 持续优化
- 定期更新模型，根据市场行情和个股特性，不断优化模型；
- 跟踪模型表现，及时调整选股策略，保持良好的投资回报率。