python中已有上证50指数2016年到2019行情数据数据, 根据 2016, 2017, 2018 年的行情数据数据,分别用 CAPM 模型估计 50 个股票的 β 值,无风险收 益按 1.5% 计算,给出在Jupyter 中python 3.0版本代码,解释步骤
时间: 2024-03-25 20:37:57 浏览: 17
首先,需要先导入需要的库,包括pandas、numpy和math等,代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import math
```
然后,需要读取上证50指数的历史数据,可以使用pandas库中的read_csv函数,将数据读取为DataFrame格式,代码如下:
```python
sh50_data = pd.read_csv('sh50_data.csv')
```
其中,'sh50_data.csv'是数据文件路径。
接下来,需要计算上证50指数的收益率和无风险收益率,代码如下:
```python
sh50_returns = sh50_data['Close'].pct_change()
risk_free_rate = 0.015
```
其中,sh50_data['Close']是指上证50指数的收盘价,pct_change()方法可以计算收益率。
接着,需要读取50个股票的历史数据,并计算它们的收益率,代码如下:
```python
stock_list = ['stock1.csv', 'stock2.csv', ..., 'stock50.csv']
beta_list = []
for stock_file in stock_list:
stock_data = pd.read_csv(stock_file)
stock_returns = stock_data['Close'].pct_change()
covariance = np.cov(stock_returns, sh50_returns)[0][1]
variance = np.var(sh50_returns)
beta = covariance / variance
beta_list.append(beta)
```
其中,'stock1.csv'到'stock50.csv'是50个股票的历史数据文件路径,beta_list是空列表,用于存储50个股票的β值。
在循环中,首先读取每个股票的历史数据,然后计算它们与上证50指数的收益率的协方差和上证50指数的收益率的方差,最后计算β值并将其添加到beta_list中。
最后,我们可以将50个股票的β值打印出来,代码如下:
```python
for i in range(50):
print('股票', i+1, '的β值为:', beta_list[i])
```
这样就可以得到50个股票的β值了。需要注意,这里计算的β值是基于历史数据的,不能保证未来的表现。