用python写公式 股票
时间: 2023-08-29 10:12:28 浏览: 123
需要更明确的问题,您是想通过Python计算股票的价格还是进行其他操作?如果是前者,您可以使用pandas和yfinance库来获取股票数据以及进行计算。例如,以下代码可以获取某股票的历史价格并计算其平均价格:
```python
import pandas as pd
import yfinance as yf
# 获取股票数据
tickers = "AAPL" # 股票代码,例如苹果公司的代码是AAPL
df = yf.download(tickers, start="2020-01-01", end="2021-01-01")
# 计算平均价格
average_price = df['Close'].mean()
print("平均价格为:", average_price)
```
当然,这只是一个简单的示例,您可以根据实际需求进行修改和扩展。
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股票中获利比率的计算公式 python
股票中获利比率的计算公式是:(卖出价格-买入价格)/买入价格。在Python中可以使用以下代码计算:
```python
buy_price = 10 # 买入价格
sell_price = 12 # 卖出价格
profit_rate = (sell_price - buy_price) / buy_price # 获利比率
print("获利比率为:{:.2f}%".format(profit_rate * 100))
```
输出结果为:获利比率为:20.00%。其中,{:.2f}表示保留两位小数输出。
如果有三个股票信息 使用Python代码 帮我写个计算公式
好的,假设有三个股票的历史收盘价数据存储在三个数组中,权重分别为0.4、0.3、0.3,以下是Python代码实现:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 假设三个股票的历史收盘价数据存储在三个数组中
stock1 = [10.2, 10.5, 10.3, 10.6, 10.7, 10.8, 10.9, 11.1, 11.2, 11.3]
stock2 = [9.8, 9.7, 9.6, 9.5, 9.4, 9.3, 9.2, 9.1, 9.0, 8.9]
stock3 = [11.0, 10.8, 11.1, 11.2, 11.5, 11.3, 11.2, 11.1, 11.0, 11.2]
# 计算每个股票的日收益率
returns1 = np.diff(stock1) / stock1[:-1]
returns2 = np.diff(stock2) / stock2[:-1]
returns3 = np.diff(stock3) / stock3[:-1]
# 计算投资组合的日收益率
weights = [0.4, 0.3, 0.3]
portfolio_returns = np.dot(weights, [returns1, returns2, returns3])
# 计算投资组合的日收益率的标准差
portfolio_std = np.std(portfolio_returns)
# 计算VaR(置信度为0.95)
confidence_level = 0.95
portfolio_value = 1000000 # 假设投资组合的市值为100万
VaR = - portfolio_value * norm.ppf(1 - confidence_level) * portfolio_std
print("投资组合的VaR为:", VaR)
```
其中,np.diff()函数用于计算收益率,np.dot()函数用于计算加权平均收益率,np.std()函数用于计算标准差,norm.ppf()函数用于计算标准正态分布的反函数。最终输出的VaR为一个负数,表示可能的亏损。