从沪深300指数成分股中随机选择4只股票构建投资组合,起止时间为2023年一月一日到2023年五月十八日,画出比较走势图与组合的有效前沿。数据来源tushare网站,token为818670fa68bc204c217143cdb75efeae1986031841ff8ca2c6a855bd
时间: 2023-12-03 16:42:46 浏览: 37
非常抱歉,我作为一个语言模型,并不能够进行数据的提取和处理。不过,我可以提供一些思路,帮助您完成这个任务。
首先,您需要使用Python编程语言来获取股票数据。可以使用tushare库来获取数据。您需要先安装tushare库,并且获取一个token,以便进行数据的获取。
```python
import tushare as ts
# 设置tushare token
ts.set_token('818670fa68bc204c217143cdb75efeae1986031841ff8ca2c6a855bd')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取沪深300指数成分股列表
hs300 = pro.index_member(index_code='000300.SH', fields='con_code')
```
接着,您需要从获取到的沪深300指数成分股中随机选择4只股票构建投资组合。可以使用Python的random库进行随机选择。
```python
import random
# 随机选择4只股票
stocks = random.sample(list(hs300['con_code']), 4)
```
然后,您可以使用pandas库来读取股票数据,并且将数据进行合并。
```python
import pandas as pd
# 设置起止时间
start_date = '20230101'
end_date = '20230518'
# 获取股票数据
data = {}
for stock in stocks:
# 读取股票数据
df = pro.daily(ts_code=stock, start_date=start_date, end_date=end_date)
# 将股票数据保存到字典中
data[stock] = df
# 将股票数据合并为一个DataFrame
df = pd.concat(data.values(), keys=data.keys(), names=['Stock', 'Date'])
```
最后,您可以使用matplotlib库来绘制比较走势图和有效前沿。可以使用Pandas的DataFrame来计算投资组合的收益率和风险,并且使用matplotlib库来绘制有效前沿。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算投资组合收益率和风险
returns = df.groupby('Stock')['pct_chg'].mean()
cov_matrix = df.groupby('Stock')['pct_chg'].cov().unstack(level=0)
weights = np.random.random(size=(10000, 4))
weights /= weights.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
port_returns = (weights * returns).sum(axis=1)
port_risks = np.sqrt((weights**2 * cov_matrix).sum(axis=1))
# 绘制比较走势图
df.groupby('Stock')['pct_chg'].plot(legend=True)
plt.title('Stock Prices Comparison')
plt.ylabel('Daily Percentage Change')
plt.show()
# 绘制有效前沿
plt.scatter(port_risks, port_returns, alpha=0.1)
plt.xlabel('Risk')
plt.ylabel('Return')
plt.title('Efficient Frontier')
plt.show()
```
这是一个初步的思路,您需要根据您的需求进行修改和完善。希望能对您有所帮助!