bootstraps 净值曲线图实现代码

以下是使用Python语言实现Bootstrap净值曲线图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成原始数据，这里以正态分布为例
np.random.seed(42)
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

# 定义Bootstrap函数
def bootstrap(data, n_samples):
    samples = np.random.choice(data, size=(n_samples, len(data)), replace=True)
    values = np.sort(np.mean(samples, axis=1))
    return values

# 生成Bootstrap样本
n_samples = 1000
bootstrap_values = bootstrap(data, n_samples)

# 计算置信区间
ci_low = np.percentile(bootstrap_values, 2.5)
ci_high = np.percentile(bootstrap_values, 97.5)

# 绘制净值曲线图
plt.plot(np.arange(n_samples), bootstrap_values)
plt.axhline(y=np.mean(data), color='r', linestyle='--', label='Mean')
plt.axhline(y=ci_low, color='g', linestyle='--', label='95% CI')
plt.axhline(y=ci_high, color='g', linestyle='--')
plt.legend()
plt.xlabel('Bootstrap Samples')
plt.ylabel('Net Asset Value')
plt.title('Bootstrap Net Asset Value Curve')
plt.show()

以上代码使用了NumPy和Matplotlib两个常用的Python库，首先生成了一个包含1000个样本的正态分布数据。然后定义了一个Bootstrap函数，用于生成Bootstrap样本并计算平均值。接着调用Bootstrap函数生成1000个Bootstrap样本，并将其排序后绘制成净值曲线图。最后根据Bootstrap样本计算出置信区间，并在净值曲线图中加入平均值和置信区间的水平线。