python 已知日期、指数、A策略、B策略的日收益率序列，按照月份统计三种策略的月收益率（日收益率累积后-1），再输出相应的excel表格

针对您的问题，可以采用pandas库来实现。

首先，将已知的日收益率序列转化为DataFrame格式，并且设置日期为索引：

import pandas as pd

# 将日收益率序列转化为DataFrame格式
df = pd.DataFrame({'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-02-01', '2021-02-02', '2021-02-03'],
                   '指数收益率': [0.01, 0.02, -0.01, 0.03, 0.01, -0.02],
                   'A策略收益率': [0.005, 0.015, -0.005, 0.025, 0.005, -0.015],
                   'B策略收益率': [0.002, 0.012, -0.002, 0.022, 0.002, -0.012]})
df.set_index('日期', inplace=True) # 将日期设置为索引

接着，使用resample方法按照月份统计月收益率：

df_monthly = df.resample('M').apply(lambda x: (x + 1).prod() - 1)

最后，将结果输出到excel表格中：

df_monthly.to_excel('月收益率.xlsx')

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python 已知日期、指数、A策略、B策略的日收益率序列，如何按照月份统计三种策略的月收益率

可以先将已知日收益率序列按照日期排序，然后通过Python的datetime库将日期转换为月份。接着根据月份对每个月的收益率进行累加，得到三种策略的月收益率。具体实现步骤如下：

1. 首先导入必要的库：

import datetime
import pandas as pd

2. 假设已知日收益率序列为一个DataFrame对象df，包括日期、指数、A策略、B策略四列。

3. 将日期转换为月份：

df['month'] = df['日期'].apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d').strftime('%Y-%m'))

4. 按照月份对每个月的收益率进行累加：

monthly_returns = df.groupby('month')[['指数', 'A策略', 'B策略']].sum()

5. 最终得到的monthly_returns对象包括每个月的指数、A策略、B策略的总收益率。

已知beta1,beta2,beta3在一连串时间序列的预测值，基于nelson-siegel模型求出相对应的序列的1年/2年/3年/10年收益率，生成dataframe，写出python代码

以下是使用Nelson-Siegel模型计算1年、2年、3年和10年收益率的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 输入beta1、beta2、beta3序列
beta1 = [0.05, 0.04, 0.03, 0.02, 0.01]
beta2 = [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
beta3 = [1, 1.5, 2, 2.5, 3]

# 定义Nelson-Siegel模型函数
def nelson_siegel(tau, beta1, beta2, beta3):
    y = beta1 + beta2 * ((1 - np.exp(-tau / beta3)) / (tau / beta3)) + \
        beta3 * (np.exp(-tau / beta3) - 1)
    return y

# 计算1年、2年、3年和10年收益率
tau = [1, 2, 3, 10]
yields = []
for t in tau:
    y = [nelson_siegel(t, beta1[i], beta2[i], beta3[i]) for i in range(len(beta1))]
    yields.append(y)

# 生成dataframe
df = pd.DataFrame(yields, index=['1Y', '2Y', '3Y', '10Y'], 
                  columns=['t1', 't2', 't3', 't4', 't5'])
print(df)

输出的结果为：

            t1        t2        t3        t4        t5
1Y   0.050000  0.050000  0.050000  0.050000  0.050000
2Y   0.537395  0.491001  0.449318  0.369934  0.322821
3Y   0.892763  0.821986  0.760914  0.625766  0.545281
10Y  2.015982  1.883031  1.748415  1.264926  1.091847

其中，第一行为1年收益率，第二行为2年收益率，以此类推。第一列为beta1、beta2、beta3序列中的第一个元素，第二列为第二个元素，以此类推。