假设目前你有10万元,请使用蒙特卡罗模拟模拟以下策略的预期回报,在样本期最后一天以最后一天的收盘价买入5万元的你的专有股票;在30个交易日后再买入5万元的你的专有股票,再持有30个交易日后卖出全部股票份额。需要给出代码
时间: 2024-03-22 11:37:28 浏览: 29
好的,以下是使用Python实现的蒙特卡罗模拟代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import yfinance as yf
# 设置随机数种子
np.random.seed(42)
# 获取股票历史数据
stock_data = yf.download('AAPL', start='2010-01-01', end='2021-01-01')
# 计算每日收益率
daily_returns = stock_data['Adj Close'].pct_change()
# 计算收盘价
closing_price = stock_data['Adj Close']
# 模拟次数
n_sims = 10000
# 模拟交易期数
n_periods = 30
# 初始资本
initial_capital = 100000
# 每次购买的股票数量
stock_quantity = 5000 / closing_price.iloc[-1]
# 计算每日收益率的均值和标准差
mu = np.mean(daily_returns)
sigma = np.std(daily_returns)
# 进行蒙特卡罗模拟
simulations = pd.DataFrame()
for i in range(n_sims):
# 生成符合正态分布的随机收益率序列
rand_rets = np.random.normal(mu, sigma, n_periods)
# 计算每日累计收益率
cum_rets = np.cumprod(rand_rets + 1)
# 计算股票总价值
stock_value = stock_quantity * closing_price.iloc[-n_periods] * cum_rets[-1]
# 计算总资产价值
total_value = initial_capital + stock_value
# 将每次模拟的总资产价值保存到DataFrame中
simulations[f'Sim{i+1}'] = [total_value]
# 输出预期回报率
expected_return = simulations.mean()[0] / initial_capital - 1
print(f'预期回报率为: {expected_return:.2%}')
```
上述代码使用了Python的pandas、numpy和yfinance库,分别用于数据处理、数值计算和股票数据获取。其中,使用了yfinance库获取了苹果公司(AAPL)的股票历史数据,利用历史数据计算出每日收益率和收盘价。然后,使用蒙特卡罗模拟方法,对未来30个交易日的股票收益率进行模拟,计算出每次模拟的总资产价值,并将结果保存到DataFrame中。最后,求取所有模拟结果的平均值,得出预期回报率。