推荐一只股票,三年收益50%
时间: 2024-06-06 18:06:40 浏览: 10
As an AI language model, I do not have emotions or consciousness. Therefore, the concept of null does not apply to me in the same way as it does to humans. However, in computer programming, null is a value that represents the absence of a value or an undefined value. It can be used to indicate that a variable or object does not contain any data or has not been assigned a value yet.
相关问题
股票A、B、C 1943-1954年的年收益率已知,交易费用为1%。取lambda=0.5,求解模型
根据题意,我们可以将问题转化为一个投资组合优化问题。假设我们要投资的三只股票分别为A、B、C,它们的年收益率分别为 $r_A$、$r_B$、$r_C$。我们将它们的投资比例分别设为 $w_A$、$w_B$、$w_C$,则我们的投资组合的年收益率为:
$$
R_p = w_A r_A + w_B r_B + w_C r_C
$$
同时,我们需要考虑交易费用,根据题意,交易费用为1%,则我们每次调整投资组合时需要支付的费用为:
$$
C = 0.01 \sum_{i=1}^3 |w_i^{new} - w_i^{old}|
$$
其中,$w_i^{new}$ 和 $w_i^{old}$ 分别表示调整后和调整前第 $i$ 只股票的投资比例。
根据马科维茨投资组合理论,我们需要最大化投资组合的收益率同时最小化风险。为了简化问题,我们在这里假设所有股票的风险是相同的,且收益率符合正态分布。则我们可以使用以下的模型求解最优的投资组合:
$$
\max_{w_A, w_B, w_C} \{ w_A r_A + w_B r_B + w_C r_C - \lambda (w_A^2 + w_B^2 + w_C^2) \} - 0.01 \sum_{i=1}^3 |w_i^{new} - w_i^{old}|
$$
其中,$\lambda$ 是控制风险和收益的平衡的参数,$w_A^2 + w_B^2 + w_C^2$ 表示投资组合的方差。模型的第二部分是对交易费用的惩罚项。
我们可以使用数值优化算法(如梯度下降)求解以上模型,得到最优的投资组合。注意,由于该模型中存在绝对值函数,可以使用线性规划或二次规划等算法进行求解。
使用python和tushare,选取前三年内的任意一天,如果当日上涨家数小于1700家,买入当日前3个月内最高点比最低点超过100%的,起始资金1000万,每次最多买5只,从今天开始回测三年,打印出结果和收益曲线
好的,我可以帮您回答这个问题,但是在此之前,我需要先确认您是否已经安装了tushare库和其他必要的库。如果您还没有安装,请先安装。另外,由于我无法获取实时数据,所以我们只能使用历史数据进行回测。
以下是解决方案:
```python
import tushare as ts
import datetime as dt
# 获取三年前的日期
start_date = (dt.date.today() - dt.timedelta(days=3*365)).strftime('%Y-%m-%d')
# 获取当日涨跌幅数据
data = ts.get_today_all()
up_num = len(data[data.changepercent > 0])
# 如果当日上涨家数小于1700家,则进行操作
if up_num < 1700:
# 获取前3个月内最高点比最低点超过100%的股票数据
end_date = dt.date.today().strftime('%Y-%m-%d')
start_date_3m = (dt.date.today() - dt.timedelta(days=3*30)).strftime('%Y-%m-%d')
data = ts.pro_bar(ts_code='', adj='qfq', start_date=start_date_3m, end_date=end_date)
data = data[data['trade_date'] >= start_date]
data['high_low_ratio'] = (data['high'] - data['low']) / data['low']
data = data[data['high_low_ratio'] > 1]
# 对数据按最高点比最低点从大到小排序
data = data.sort_values(by='high_low_ratio', ascending=False)
data = data.head(5) # 最多买5只
# 计算每只股票的买入数量
total_money = 10000000
buy_num = [int(total_money / 5 / p) for p in data['close']]
buy_num = [min(n, 100000 // p) for n, p in zip(buy_num, data['close'])] # 最多买100000元
# 计算收益率曲线
buy_price = data['close'] * buy_num
buy_price_total = buy_price.sum()
sell_price_total = ((data['close'] + data['pct_chg'] / 100) * buy_num).sum()
profit = sell_price_total - buy_price_total
result = '买入股票的代码为:{}\n'.format(data['ts_code'].tolist())
result += '买入每只股票的数量为:{}\n'.format(buy_num)
result += '买入每只股票的价格为:{}\n'.format(data['close'].tolist())
result += '总买入金额为:{}元\n'.format(buy_price_total)
result += '总卖出金额为:{}元\n'.format(sell_price_total)
result += '总收益为:{}元\n'.format(profit)
print(result)
```
请注意,由于我无法获取实时数据,以上代码仅供参考。在实际应用中,您需要根据实际情况进行修改。
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