使用python写一段代码根据已经读取的十只股票的数据,算出当日个股收盘价的 5 日均值:MA5 算出当日个股收盘价到 5 日均值的偏离程度 ratio:(closePrice-MA5)/MA5 根据给出的十只股票当日的 ratio,挑出 ratio 为负的个股,第二天等权持仓,再根据每日的持仓个股和个股的收益率,计算每日的策略收益率,最后在一副图中,画出: 1)根据策略收益率画出策略净值曲线 2)茅指数净值其中 ri 为第 i 天收益率,Nav(t)为第 t 天净值。
时间: 2024-02-06 18:13:06 浏览: 122
用Python实现股票数据分析
以下是实现上述要求的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取十只股票的数据,假设存在一个名为 stock_data 的 DataFrame
# 其中每一列的列名为股票代码,包含日期、开盘价、收盘价等信息
# 假设存在一个名为 selected_stocks 的列表,包含要进行计算的股票代码
# 计算每个股票的 MA5 和 ratio
ma5 = stock_data.loc[:, selected_stocks].rolling(window=5).mean()
ratio = (stock_data.loc[:, selected_stocks] - ma5) / ma5
# 挑选 ratio 为负的个股
selected_ratio = ratio < 0
selected_ratio = selected_ratio.apply(lambda x: x.astype(int)) # 转换为 0/1 数组
# 计算等权持仓收益率
daily_return = stock_data.loc[:, selected_stocks].pct_change() * selected_ratio.shift(1)
daily_return = daily_return.mean(axis=1) # 每日的等权持仓收益率
# 计算策略净值曲线
nav = (1 + daily_return).cumprod()
# 读取茅台指数的数据,假设存在一个名为 maotai 的 DataFrame
# 其中包含日期和茅台指数的收盘价信息
maotai_return = maotai['closePrice'].pct_change() # 茅台指数的每日收益率
maotai_nav = (1 + maotai_return).cumprod() # 茅台指数的净值曲线
# 绘制策略净值曲线和茅台指数净值曲线
plt.plot(nav.index, nav, label='Strategy')
plt.plot(maotai_nav.index, maotai_nav, label='Maotai')
plt.legend()
plt.show()
```
解释一下代码的实现过程:
1. 通过 rolling 方法计算每个股票的 5 日均值 MA5;
2. 根据 MA5 计算每个股票的偏离程度 ratio;
3. 挑选出 ratio 为负的个股,并将其转换为 0/1 数组;
4. 根据等权持仓的原则,计算每日的等权持仓收益率;
5. 根据每日的等权持仓收益率计算策略净值曲线;
6. 读取茅台指数的数据,计算茅台指数的每日收益率和净值曲线;
7. 绘制策略净值曲线和茅台指数净值曲线。
这段代码仅供参考,具体实现要根据实际情况进行调整和优化。
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