使用python根据已读取的十只股票的数据,算出当日个股收盘价的 5 日均值:MA5 算出当日个股收盘价到 5 日均值的偏离程度 ratio:(closePrice-MA5)/MA5 根据给出的十只股票当日的 ratio,挑出 ratio 为负的个股,第二天等权持仓,再根据每日的持仓个股和个股的收益率,计算每日的策略收益率.
时间: 2024-02-09 22:07:23 浏览: 28
好的,我可以解释一下这段代码的具体实现过程:
1. 首先,对于每一只股票,计算其收盘价的5日均值,即使用rolling函数计算出每只股票的MA5值。
2. 接着,对于每一只股票,计算其收盘价偏离MA5的程度,即计算出每只股票的ratio值。
3. 然后,从所有ratio为负的个股中选取要进行持仓的个股,即使用df[df['ratio'] < 0]['stockCode'].tolist()语句选取ratio为负的个股的股票代码。
4. 在T+1日,对于选取的个股,进行等权持仓,即每个股票买入等额的金额。
5. 最后,根据每日的持仓个股和个股的收益率计算每日的策略收益率。
需要注意的是,这个代码仅是一个框架,具体实现还需要根据具体的数据进行调整和优化。
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使用python根据已读取的十只股票的数据,算出当日个股收盘价的 5 日均值:MA5 算出当日个股收盘价到 5 日均值的偏离程度 ratio:(closePrice-MA5)/MA5 根据给出的十只股票当日的 ratio,挑出 ratio 为负的个股,第二天等权持仓
好的,可以使用pandas库来实现。首先读取十只股票的数据,假设存储在名为df的DataFrame中,其中包含每只股票的日期、收盘价等信息。
计算当日个股收盘价的5日均值,可以使用rolling方法:
```
df['MA5'] = df['closePrice'].rolling(5).mean()
```
计算当日个股收盘价到5日均值的偏离程度ratio,可以直接按照公式计算:
```
df['ratio'] = (df['closePrice'] - df['MA5']) / df['MA5']
```
然后,挑选出ratio为负的个股,可以使用布尔索引:
```
select_df = df[df['ratio'] < 0]
```
最后,对于select_df中的个股,第二天等权持仓,可以直接将它们的收盘价平均值作为等权持仓后的价格:
```
next_day_price = select_df['closePrice'].mean()
```
这样,就可以得到等权持仓后的价格了。
使用python写一段代码,需要读取十只股票的数据,算出当日个股收盘价的 5 日均值:MA5 算出当日个股收盘价到 5 日均值的偏离程度 ratio:(closePrice-MA5)/MA5 根据给出的十只股票当日的 ratio,挑出 ratio 为负的个股,第二天等权持仓,再根据每日的持仓个股和个股的收益率,计算每日的策略收
以下是一份简单的代码实现,可以根据具体的数据格式和计算需求进行修改和完善。
```python
import pandas as pd
# 读取股票数据,假设数据文件名为 stock_data.csv,其中包含十只股票的收盘价数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算 MA5 和 ratio
df['MA5'] = df['closePrice'].rolling(5).mean()
df['ratio'] = (df['closePrice'] - df['MA5']) / df['MA5']
# 挑选 ratio 为负的个股
selected_stocks = df[df['ratio'] < 0]['stockCode'].tolist()
# 计算等权持仓收益率
df['strategyReturn'] = 0
for stock in selected_stocks:
df.loc[df['stockCode'] == stock, 'strategyReturn'] = 1 / len(selected_stocks) * df['pctChg']
# 计算每日的策略收益
daily_return = df.groupby('tradeDate')['strategyReturn'].sum()
```
这份代码的基本思路是,首先读取股票数据并计算 MA5 和 ratio,然后挑选出 ratio 为负的个股,并计算等权持仓收益率。最后根据每日持仓个股和个股收益率计算每日的策略收益。需要注意的是,这份代码并没有考虑交易成本和流动性等实际因素,仅作为一个简单的示例。
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