python根据历史大事建立跨组合,并且计算执行价格,建立宽跨组合,并且计算跨距
时间: 2023-07-04 20:16:00 浏览: 52
根据历史大事建立跨组合,可以使用以下 Python 代码实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
# 获取股票价格数据
tickers = ['AAPL', 'MSFT', 'AMZN', 'GOOG']
start_date = '2010-01-01'
end_date = '2021-01-01'
data = yf.download(tickers, start_date, end_date)['Adj Close']
# 构建跨组合
events = pd.DataFrame({
'Date': ['2010-01-22', '2014-06-09', '2016-06-24', '2020-03-23'],
'Event': ['iPad Launch', 'Acquisition of Nokia', 'Brexit Referendum', 'COVID-19 Market Crash'],
'Short': ['AAPL', 'MSFT', 'AAPL', 'AAPL'],
'Long': ['MSFT', 'NOK', 'GOOG', 'AMZN']
})
events['Date'] = pd.to_datetime(events['Date'])
# 计算执行价格
prices = pd.DataFrame()
for ticker in tickers:
prices[ticker] = data[ticker].loc[events['Date']].values
events['Short_Price'] = prices[events['Short']].reset_index(drop=True)
events['Long_Price'] = prices[events['Long']].reset_index(drop=True)
events['Spread'] = events['Short_Price'] - events['Long_Price']
# 计算跨距
mean_spread = events['Spread'].mean()
std_spread = events['Spread'].std()
print('跨距均值:', mean_spread)
print('跨距标准差:', std_spread)
```
该代码示例中,我们使用 yfinance 库获取了四只股票的历史价格数据,并构建了一个包含历史大事的 DataFrame。然后,我们根据历史大事的日期计算了每个事件对应的股票价格,以及该事件的跨价格。最后,我们计算了跨距的均值和标准差。
需要注意的是,该示例代码仅用于演示如何根据历史大事建立跨组合,并计算跨距,实际应用中还需要考虑一系列因素,如风险管理等。同时,跨组合策略还有许多改进和扩展,如基于因子的跨组合策略、跨资产类别的跨组合策略等。