size_r年个股总市值的百分比排位,年个股总市值:个股的发行总股数与年收盘价的乘积

size_r年个股总市值的百分比排位是指该个股在全部股票中的市值排名百分比。
计算size_r年个股总市值的百分比排位的步骤如下：首先，按照个股发行总股数与年收盘价的乘积，计算出每只个股的总市值。然后，将所有个股按照市值从高到低排序，并给予每只个股一个排名。最后，通过求得的个股排名，除以全部个股的数量，得到该个股总市值的百分比排位。

举例说明：假设有10只个股，按照市值从高到低依次排名分别为1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。若想计算其中一只个股的总市值百分比排位，假设该个股排名为3，则计算方法为 3/10 = 0.3，即该个股总市值排名为30%。

总结来说，size_r年个股总市值的百分比排位是根据个股的市值在全部个股中的相对大小，通过排名转化为百分比表示，反映了该个股在市值上的相对重要性和竞争力。

相关问题

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。

以下是实现上述功能的 Python 代码：

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

# 读取股票数据
stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col=0)

# 计算 MA5 和 ratio
stock_data['MA5'] = stock_data['closePrice'].rolling(window=5).mean()
stock_data['ratio'] = (stock_data['closePrice'] - stock_data['MA5']) / stock_data['MA5']

# 挑选 ratio 为负的个股，第二天等权持仓
selected_stocks = stock_data[stock_data['ratio'] < 0].index.tolist()
selected_data = stock_data.loc[:, selected_stocks]
selected_data['nextDayReturn'] = (selected_data['closePrice'] - selected_data['openPrice']) / selected_data['openPrice']
selected_data['weight'] = 1 / len(selected_stocks)

# 计算每日的策略收益率和净值曲线
strategy_returns = []
nav = [1]
for i in range(1, len(selected_data)):
    daily_return = (selected_data.iloc[i]['nextDayReturn'] * selected_data.iloc[i]['weight'])
    strategy_returns.append(daily_return)
    nav.append(nav[-1] * (1 + daily_return))

# 读取茅台指数数据
maotai_data = pd.read_csv('maotai_data.csv', index_col=0)
maotai_data['return'] = maotai_data['closePrice'].pct_change()
maotai_nav = [1]
for i in range(1, len(maotai_data)):
    maotai_nav.append(maotai_nav[-1] * (1 + maotai_data.iloc[i]['return']))

# 画图
plt.plot(nav, label='Strategy')
plt.plot(maotai_nav, label='Maotai Index')
plt.legend()
plt.show()

这里假设股票数据和茅台指数数据都分别保存在名为 `stock_data.csv` 和 `maotai_data.csv` 的 CSV 文件中，且数据按照日期从早到晚排序。在代码中，首先通过 Pandas 读取股票数据，然后计算每个股票的 MA5 和 ratio。接着，根据 ratio 的值挑选出要买入的股票，并计算每个股票的等权持仓比例和第二天的收益率。最后，根据等权持仓和每日的收益率计算策略的收益率和净值曲线，再读取茅台指数数据并计算其净值曲线，最终将两条曲线画在一起。

其中，`rolling` 方法用于计算移动平均数，`pct_change` 方法用于计算收益率的百分比变化。最后，使用 Matplotlib 库的 `plot` 和 `legend` 方法画出图形。