import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

时间: 2023-08-12 11:04:03 浏览: 53
你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中,代码列表中包含了5只股票,分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ',每只股票的交易数据都是从 '20180510' 到 '20201030' 的。代码首先通过 tushare 库获取每只股票的交易数据,并将其保存到相应的 csv 文件中。接着,代码使用 pandas 库将这些 csv 文件读取到 DataFrame 中,并将这些 DataFrame 合并到一起。最后,代码计算了每只股票的收益率,并按照一定的权重对这些收益率进行加权平均。
相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中,NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,提供了各种绘图工具和图表类型,可以用于生成各种静态和动态的图表。 以下是一个简单的例子,展示如何使用这三个库绘制一个柱状图: ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 bar_positions = [1, 2, 3, 4] bar_heights = [1, 2, 3, 4] # 绘制柱状图 fig, ax = plt.subplots() ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights) # 设置x轴标签 ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions))) ax.set_xticklabels(bar_positions) # 设置y轴标签 ax.set_ylabel('Bar Heights') # 设置图表标题 ax.set_title('A Simple Bar Chart') # 显示图表 plt.show() ```

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom numpy import dispimport numpy as np

这是一段 Python 代码,它导入了三个库:matplotlib.pyplot、pandas 和 numpy,并且将 numpy 中的 disp 和 np 两个模块也导入了。这段代码可能是用来进行数据分析和可视化的,因为 pandas 是一个数据分析库,matplotlib.pyplot 则是用于绘制图表的库,而 numpy 则是用于数学计算的库。

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