假设目前你有10万元,请使用蒙特卡罗模拟模拟以下策略的预期回报,在样本期最后一天以最后一天的收盘价买入5万元的你的专有股票;在30个交易日后再买入5万元的你的专有股票,再持有30个交易日后卖出全部股票份额。需要给出代码
时间: 2024-03-22 08:37:07 浏览: 13
好的,以下是对这种策略的蒙特卡罗模拟代码实现,使用的是Python语言和pandas库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取历史股价数据
df = pd.read_csv('stock_prices.csv')
# 计算每个交易日的涨跌幅
df['returns'] = df['close'].pct_change()
# 模拟策略
def simulate_strategy():
# 获取最后一天的收盘价
last_price = df['close'].iloc[-1]
# 模拟第一次购买
buy1_price = last_price
buy1_shares = 50000 / buy1_price
# 模拟第二次购买
buy2_prices = df['close'].sample(n=30)
buy2_shares = 50000 / buy2_prices
buy2_cost = buy2_shares.sum()
# 模拟持有期
sell_prices = df['close'].sample(n=30)
sell_shares = buy2_cost / sell_prices
sell_proceeds = sell_shares.sum() * sell_prices.sum()
# 计算总收益
total_return = sell_proceeds / 100000 - 1
return total_return
# 进行10000次模拟,并计算平均预期收益
strategy_returns = [simulate_strategy() for i in range(10000)]
mean_return = np.mean(strategy_returns)
print('该策略的平均预期收益为:', mean_return)
```
其中,假设历史股价数据存储在名为`stock_prices.csv`的CSV文件中,其中包含了每个交易日的开盘价、收盘价等信息。我们首先读取该文件,并计算出每个交易日的涨跌幅。然后,通过`simulate_strategy`函数模拟该策略的预期收益,并使用`np.mean`函数计算出10000次模拟的平均收益。最后,输出该策略的平均预期收益即可。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际上在进行蒙特卡罗模拟时,还需要考虑更多的因素,比如手续费、市场风险、交易量等等。