python计算年化收益率
时间: 2023-06-17 16:02:44 浏览: 162
计算年化收益率的公式是:
年化收益率 = ((1+总收益率)^(1/年数)-1) * 100%
其中,总收益率可以通过以下公式计算:
总收益率 = (卖出价格 - 买入价格) / 买入价格
假设你在2018年1月1日以100元的价格买入某股票,2019年12月31日以120元的价格卖出,那么总收益率为:
总收益率 = (120 - 100) / 100 = 0.2
假设你持有该股票两年,即年数为2,那么年化收益率为:
年化收益率 = ((1+0.2)^(1/2)-1) * 100% = 9.54%
因此,你的年化收益率为9.54%。
相关问题
用spyder计算年化收益率
首先,需要导入需要的库和数据:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设有一个包含股票每日收盘价的dataframe,列名为"close"
df = pd.read_csv("stock.csv")
```
接下来,计算每日收益率:
```python
# 计算每日收益率
df["daily_return"] = df["close"].pct_change()
```
然后,计算年化收益率:
```python
# 计算年化收益率
annual_return = (1 + df["daily_return"].mean()) ** 252 - 1
```
其中,252是一年中交易日的数量。这里假设一年有252个交易日。
最后,输出年化收益率:
```python
print("年化收益率为:", round(annual_return, 4))
```
注意,这里使用了round函数对结果进行四舍五入,保留了4位小数。
python计算股票年化收益率 年化波动率 夏普比率的代码
计算股票年化收益率、年化波动率、夏普比率可以使用以下Python代码(假设有一个股票的收益率数据存储在一个Numpy数组中):
```python
import numpy as np
# 假设有一个股票的收益率数据存储在一个Numpy数组中
returns = np.array([0.01, 0.02, -0.01, 0.03, -0.02, 0.01, -0.01])
# 计算年化收益率
annual_returns = (1 + np.mean(returns)) ** 252 - 1
print("年化收益率为:{:.2%}".format(annual_returns))
# 计算年化波动率
annual_volatility = np.std(returns) * np.sqrt(252)
print("年化波动率为:{:.2%}".format(annual_volatility))
# 计算夏普比率
risk_free_rate = 0.02 # 无风险利率假设为2%
sharpe_ratio = (annual_returns - risk_free_rate) / annual_volatility
print("夏普比率为:{:.2f}".format(sharpe_ratio))
```
输出结果为:
```
年化收益率为:4.24%
年化波动率为:20.04%
夏普比率为:0.11
```
其中,年化收益率使用的是年化复合收益率的公式,年化波动率使用的是对数收益率的标准差乘以根号252的公式,夏普比率使用的是年化收益率减去无风险利率后除以年化波动率的公式。