组合收益率=权重*单资产收益率，python怎么写

你可以使用以下代码来计算组合收益率：

weights = [0.3, 0.4, 0.3] # 权重
returns = [0.1, 0.05, 0.08] # 单资产收益率

portfolio_return = sum([w*r for w,r in zip(weights, returns)])
print("组合收益率为：", portfolio_return)

其中，weights 是一个列表，表示每个资产在组合中所占的权重；returns 也是一个列表，表示每个资产的单期收益率。使用 zip 函数将两个列表打包成一个元组的列表，然后使用列表推导式计算每个资产的收益率乘以其权重的乘积，最后使用 sum 函数将所有资产的收益率加起来，得到组合收益率。

相关问题

权重乘以收益率 python

假设有一个股票投资组合，其中每个股票的权重为w，收益率为r。则该投资组合的收益率可以通过如下公式计算：

portfolio_return = w1 * r1 + w2 * r2 + ... + wn * rn

其中，wi为第i个股票的权重，ri为第i个股票的收益率，n为投资组合中股票的数量。

在Python中，可以使用以下代码计算投资组合的收益率：

weights = [0.2, 0.3, 0.5] # 股票权重
returns = [0.1, 0.05, 0.2] # 股票收益率

portfolio_return = sum([w * r for w, r in zip(weights, returns)])

在这个例子中，投资组合包含3个股票，分别占据20％，30％和50％的权重，其收益率分别为10％，5％和20％。通过将权重和收益率作为列表传递给zip函数，我们可以同时迭代两个列表并计算每个股票的贡献，然后将它们相加以得到投资组合的总收益率。

用 Python 代码实现无风险债券与股票资产的投资组合，并画出投资组合回报率和波动率随股票配置权重增加而变化的示意图。

在Python中，我们可以使用`numpy`和`matplotlib`库来实现这个简单的投资组合分析。首先，假设有无风险利率`rf`，股票的预期回报率`mu_stocks`和波动率`sigma_stocks`。以下是一个基本的步骤：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设数据
rf = 0.05  # 无风险利率
mu_stocks = 0.1  # 股票预期回报率
sigma_stocks = 0.2  # 股票波动率

# 定义股票配置范围（例如，从0%到100%）
weights = np.linspace(0, 1, 101)

# 投资组合回报率 (夏普比率) 计算
sharp_ratios = (mu_stocks - rf) / sigma_stocks * weights

# 投资组合波动率 (方差)
volatilities = np.sqrt(sigma_stocks**2 * weights)

# 绘制回报率和波动率曲线
fig, ax1 = plt.subplots()

color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('股票配置权重')
ax1.set_ylabel('回报率', color=color)
ax1.plot(weights, sharp_ratios, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

ax2 = ax1.twinx()  # 第二Y轴
color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('波动率', color=color)  # we already handled the x-label with ax1
ax2.plot(weights, volatilities, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

plt.title("投资组合回报率与波动率随股票权重变化")
plt.grid()
plt.show()

在这个例子中，随着股票配置权重的增加，如果股票预期回报率高于无风险利率（即存在阿尔法），那么回报率会增加；但同时，由于股票波动性较高，投资组合的波动率也会相应上升。图形显示了这两个变量的关系。