python实现brinson多期归因

Brinson多期归因是一种用于评估投资组合绩效的方法，它基于比较组合实际收益与预期收益之间的差异，以及比较组合配置与基准配置之间的差异来分解筛选和配置对组合绩效的贡献。

Python可以通过使用一些金融数据分析库来实现Brinson多期归因。以下是一个简单的示例：

首先，我们需要准备投资组合和基准的收益数据。假设我们有n个投资期间，我们可以创建一个n×m的收益矩阵，其中n是期间数量，m是资产类别数量。对于投资组合，我们可以创建一个n×m的投资组合权重矩阵，用于表示不同资产类别的权重。

接下来，我们需要计算投资组合和基准的收益率。可以使用收益矩阵中的数据计算每个期间的投资组合和基准收益率。

然后，我们需要计算投资组合和基准的配置效应。配置效应指的是投资组合与基准之间资产配置的差异对收益的影响。我们可以通过将投资组合权重矩阵与基准权重矩阵相减来计算配置效应。

最后，我们可以计算选择效应。选择效应指的是投资组合中资产选择带来的超额收益或亏损。我们可以通过将每个期间的投资组合收益率与基准收益率相减，然后乘以各期间的投资组合权重来计算选择效应。

通过计算上述步骤，我们可以得到每个期间的归因结果，包括配置效应和选择效应。根据这些结果，我们可以更好地理解投资组合绩效的来源，并采取相应的措施来改进投资策略。

需要注意的是，实现Brinson多期归因涉及到更复杂的细节和数据处理，上述示例只是一个简要的解释。在实际操作中，我们还需考虑其他因素，如交易成本、分红金和现金等。