# Task 4: relationship between HS300 & S&P500 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import pearsonr, spearmanr, kendalltau from copulas.multivariate import GaussianMultivariate # 中文字体 import matplotlib matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') ################## # 读取数据 HS300 = pd.read_csv('HS300.csv') SP500 = pd.read_csv('SP500.csv') # 将日期转换为 datetime 对象 HS300['Date'] = pd.to_datetime(HS300['Date']) SP500['Date'] = pd.to_datetime(SP500['Date']) # 合并数据，交易日取交集 df = pd.merge(HS300, SP500, on='Date') df.dropna(inplace=True) df.rename(columns={'Price_x': 'HS300', 'Price_y': 'SP500'}, inplace=True) print(df) # 绘制折线图 plt.plot(df['Date'], df['HS300'], label='HS300') plt.plot(df['Date'], df['SP500'], label='S&P500') # 调整x轴 plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator()) plt.xticks(rotation=45) plt.title('沪深300指数和标普500指数走势图') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.legend() plt.show() ################## # 收益率序列 r_HS300 = np.diff(np.log(df['HS300'])) r_SP500 = np.diff(np.log(df['SP500'])) r = pd.DataFrame({'HS300': r_HS300, 'SP500': r_SP500}) # 计算Pearson相关系数 pearson_corr, pearson_pval = pearsonr(r['HS300'], r['SP500']) print('Pearson相关系数:', pearson_corr) print('Pearson p值:', pearson_pval) # 计算Spearman秩相关系数和p值 spearman_corr, spearman_pval = spearmanr(r['HS300'], r['SP500']) print('Spearman秩相关系数:', spearman_corr) print('Spearman p值:', spearman_pval) # 计算Kendall秩相关系数和p值 kendall_corr, kendall_pval = kendalltau(r['HS300'], r['SP500']) print('Kendall秩相关系数:', kendall_corr) print('Kendall p值:', kendall_pval) ################ # Copula 分析 # 创建一个高斯多元 Copula 模型 copula = GaussianMultivariate() # 拟合 Copula 模型 copula.fit(r) print(copula.correlation)

看起来你想要分析沪深300指数和标普500指数之间的关系，并使用了三种不同的相关性系数来进行分析，同时还使用了 Copula 模型来研究它们之间的依赖关系。

在代码中，你首先读取了两个股票指数的数据，并将它们合并为一个数据框。然后，你绘制了两个指数的折线图，以便对它们的趋势和波动性有一个直观的认识。接着，你计算了这两个指数的收益率序列，并使用三种不同的相关性系数来衡量它们之间的相关性。最后，你使用 Copula 模型来拟合它们之间的依赖关系，并打印出相关矩阵。

需要注意的是，这里使用的是高斯多元 Copula 模型，这意味着假设两个变量之间的关系是线性的，并且服从高斯分布。这样的假设并不一定总是成立，因此需要对这些结果进行谨慎的解释和分析。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\conda\envs\pythonProject6\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3802, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 165, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5745, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5753, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'Date' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject6\main.py", line 18, in <module> HS300['Date'] = pd.to_datetime(HS300['Date']) File "D:\conda\envs\pythonProject6\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3807, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "D:\conda\envs\pythonProject6\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3804, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'Date'

看起来你遇到了一个 KeyError 错误，该错误指出你尝试访问一个不存在的键。具体来说，错误信息显示你尝试在一个名为 "HS300" 的 DataFrame 中访问 "Date" 列，但该列不存在。

有几种可能导致这个错误。首先，你可以检查一下你的数据文件是否包含 "Date" 列，并且列名是否正确。其次，你可以检查一下你的代码是否正确地读取了数据文件，并将数据存储在了正确的 DataFrame 中。最后，你还可以检查一下你的代码中是否有任何拼写错误或语法错误，这些错误也可能导致 KeyError 错误的发生。

如果你无法解决这个问题，可以将相关代码和数据文件一起分享，这样我就可以更好地了解问题并提供更有针对性的帮助。

import tushare as ts import datetime def has_five_consecutive_rises(data): close = data['close'] if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]): return False for i in range(1, 5): if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]: return False return True today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d') data = ts.get_hist_data('hs300', start=three_months_ago, end=today) for code in data.index: stock_data = ts.get_hist_data(code, start=three_months_ago, end=today) if has_five_consecutive_rises(stock_data): print(code)改正上述代码

上述代码本身并没有错误，但是需要注意以下几点：

1. 代码中使用了tushare包，需要先安装，并且需要在tushare官网上注册账号获取token，否则无法获取数据；
2. 在使用tushare获取数据时，需要注意限制调用频率，否则可能会被封禁；
3. 代码中只是简单地判断了最近5天的股价是否连续上涨，并不能完全说明该股票已经具有投资价值，需要结合其他指标进行分析。

如果您想要具体了解如何使用tushare获取股票数据并进行分析，推荐您学习相关的量化投资知识和Python编程技巧。