股票指数增强策略python代码

以下是一个简单的股票指数增强策略的 Python 代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取历史数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 计算每日收益率
data['return'] = data['close'].pct_change()

# 计算股票指数收益率
data['index_return'] = data['index_close'].pct_change()

# 计算每日超额收益率
data['excess_return'] = data['return'] - data['index_return']

# 计算移动平均线
data['ma5'] = data['close'].rolling(window=5).mean()
data['ma20'] = data['close'].rolling(window=20).mean()

# 选择信号
data['signal'] = np.where(data['ma5'] > data['ma20'], 1, 0)

# 计算每日持仓收益率
data['position_return'] = data['signal'] * data['excess_return']

# 计算累计收益率
data['cum_return'] = (1 + data['position_return']).cumprod()

# 绘制累计收益率曲线
plt.plot(data['date'], data['cum_return'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Cumulative Return')
plt.show()

这段代码假设你已经有了一个名为 "stock_data.csv" 的数据文件，其中包含了股票和股票指数的历史数据。首先，代码读取数据文件并计算每日收益率、股票指数收益率和每日超额收益率。然后，代码计算移动平均线并选择信号。最后，代码计算每日持仓收益率和累计收益率，并绘制累计收益率曲线。