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 3)HS300 净值 净值计算公式:Nav(t)=(1+r1)(1+r2)(1+r3)......(1+rt)。 其中 ri 为第 i 天收益率,Nav(t)为第 t 天净值。
时间: 2024-02-06 17:12:48 浏览: 40
以下是根据题目要求写的代码,需要注意的是,由于没有给出数据源,所以我使用了随机生成的数据进行演示。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机股票数据
num_stocks = 10
num_days = 100
stock_data = np.random.rand(num_stocks, num_days) * 100
# 计算MA5和ratio
MA5 = np.zeros_like(stock_data)
ratio = np.zeros_like(stock_data)
for i in range(4, num_days):
MA5[:, i] = np.mean(stock_data[:, i-4:i+1], axis=1)
ratio[:, i] = (stock_data[:, i] - MA5[:, i]) / MA5[:, i]
# 筛选ratio为负的股票
selected_stocks = np.where(ratio[:, -1] < 0)[0]
# 计算策略收益率和净值
strategy_return = np.zeros(num_days)
strategy_return[1:] = np.mean(stock_data[selected_stocks, 1:] / stock_data[selected_stocks, :-1], axis=0) - 1
strategy_nav = np.cumprod(1 + strategy_return)
# 计算茅指数收益率和净值
mao_return = np.random.rand(num_days) * 0.01
mao_nav = np.cumprod(1 + mao_return)
# 计算HS300收益率和净值
hs300_return = np.random.rand(num_days) * 0.01
hs300_nav = np.cumprod(1 + hs300_return)
# 绘制净值曲线
plt.plot(strategy_nav, label='Strategy')
plt.plot(mao_nav, label='Mao Index')
plt.plot(hs300_nav, label='HS300')
plt.legend()
plt.show()
```
运行代码后,会生成一张包含三条曲线的图,分别是策略净值曲线、茅指数净值曲线和HS300净值曲线。根据生成的随机数据,每条曲线的走势都是随机的,但是实现的代码框架是正确的。如果需要使用真实数据进行计算,只需要将随机生成数据的部分替换为读取真实数据的代码即可。