可以用python写一段用Brinson模型进行基金业绩归因的代码吗

可以的，Brinson模型是一种常用的基金业绩归因模型，可以用Python编写实现。以下是一些可供参考的Python库和代码实现：

1. pandas：用于数据处理和分析，可以用来处理基金持仓数据和收益数据。

2. numpy：用于数值计算和矩阵运算，可以用来计算基金的各个因子权重和收益率。

3. statsmodels：用于统计分析和回归分析，可以用来拟合Brinson模型。

以下是一个使用以上库实现Brinson模型的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

def brinson_model(portfolio_data, benchmark_data):
    # 计算投资组合和基准的总收益率和总超额收益率
    portfolio_return = (portfolio_data['return'] - portfolio_data['risk_free']).sum()
    benchmark_return = (benchmark_data['return'] - benchmark_data['risk_free']).sum()
    excess_return = portfolio_return - benchmark_return
    
    # 计算投资组合和基准的各个因子权重和收益率
    portfolio_weights = portfolio_data.iloc[:,1:-1] / portfolio_data.iloc[:,1:-1].sum()
    benchmark_weights = benchmark_data.iloc[:,1:-1] / benchmark_data.iloc[:,1:-1].sum()
    portfolio_returns = portfolio_data['return'] - portfolio_data['risk_free']
    benchmark_returns = benchmark_data['return'] - benchmark_data['risk_free']
    
    # 计算Brinson模型的各个分项贡献
    equity_selection = np.dot(portfolio_weights['Equity'], portfolio_returns - benchmark_weights['Equity']*benchmark_returns)
    allocation_effect = np.dot(portfolio_weights.sum(axis=1) - benchmark_weights.sum(axis=1), benchmark_returns)
    interaction_effect = excess_return - equity_selection - allocation_effect
    
    # 输出结果
    print('Equity selection effect: {:.2%}'.format(equity_selection/excess_return))
    print('Allocation effect: {:.2%}'.format(allocation_effect/excess_return))
    print('Interaction effect: {:.2%}'.format(interaction_effect/excess_return))

以上代码实现了Brinson模型中的Equity selection effect、Allocation effect和Interaction effect的计算，输入参数分别为投资组合和基准的持仓数据和收益数据。