怎么用python读取SPY里的数据并且分别输出五年内的1. 平均日回报率（R）2.调整日回报率R- 3. 调整日回报率R+

要使用Python读取SPY（标准普尔500指数ETF）的数据并计算其五年内的平均日回报率、调整日回报率（R-）和调整日回报率（R+），你可以采用以下步骤：

1. 获取数据：首先，你需要获取SPY的历史数据。可以使用雅虎财经API、Pandas DataReader或者第三方金融数据服务（如Quandl、Alpha Vantage等）来获取。

2. 计算回报率：使用以下公式计算日回报率：

\( R = \frac{P_t - P_{t-1}}{P_{t-1}} \)

其中 \( P_t \) 是今天的收盘价，\( P_{t-1} \) 是昨天的收盘价。

3. 计算调整日回报率R-和R+：调整日回报率通常涉及到计算收益与基准的差异。在这个上下文中，可能需要根据某种基准（如指数的平均回报率或其他ETF）来调整SPY的日回报率。具体的调整方法可能需要根据实际情况来定。

下面是一个简化的Python代码示例，使用Pandas DataReader来获取数据并计算五年内的平均日回报率：

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas_datareader import data as pdr

# 设置五年时间跨度
five_years_ago = pd.Timestamp.now() - pd.DateOffset(years=5)
# 获取SPY的数据
spy_data = pdr.get_data_yahoo('SPY', start=five_years_ago)

# 计算日回报率
spy_data['R'] = spy_data['Adj Close'].pct_change()

# 计算五年平均日回报率
average_daily_return = spy_data['R'].mean()

# 输出平均日回报率
print(f"五年内平均日回报率: {average_daily_return}")

# 计算调整日回报率R-和R+（这里的R-和R+需要根据具体定义来计算）
# 假设这里我们简单地使用每日回报率作为调整后的回报率
spy_data['R-'] = spy_data['R']
spy_data['R+'] = spy_data['R']

# 输出调整后的日回报率
print("调整后的日回报率:")
print(spy_data[['R-', 'R+']])

请注意，上述代码使用了简单的日回报率计算方法，实际的调整日回报率R-和R+的计算可能更为复杂，需要根据具体的业务规则或财务模型来定义。