计算股价崩盘风险的python代码

股价崩盘风险是指股市价格突然暴跌，导致投资者蒙受巨大的损失。常见的计算方法是使用历史数据进行模拟和预测。以下是使用Python语言计算股价崩盘风险的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取股票数据
df = pd.read_csv('stock.csv')

# 对股票价格进行对数化处理
df['Log_Returns'] = np.log(df['Close']) - np.log(df['Close'].shift(1))

# 计算收益率的标准差和均值
std = df['Log_Returns'].std()
mean = df['Log_Returns'].mean()

# 计算VaR（Value at Risk）风险值
VaR = std * np.percentile(df['Log_Returns'], 1)

# 计算股票价格的下限
lower_bound = df['Close'].iloc[-1] * np.exp(-VaR)

# 绘制收益率分布直方图
plt.hist(df['Log_Returns'], bins=50)
plt.axvline(x=mean, color='r', linestyle='--')
plt.axvline(x=mean-VaR, color='r', linestyle='--')
plt.title('Log Returns Distribution')
plt.xlabel('Log Returns')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

# 输出VaR和股票价格下限
print('VaR:', VaR)
print('Lower Bound:', lower_bound)

在此示例代码中，首先读入了股票数据，然后对股票价格进行对数化处理，计算出收益率的标准差和均值。接着使用VaR方法计算股票价格的下限，最后绘制了收益率分布的直方图。