权重乘以收益率 python

假设有一个股票投资组合，其中每个股票的权重为w，收益率为r。则该投资组合的收益率可以通过如下公式计算：

portfolio_return = w1 * r1 + w2 * r2 + ... + wn * rn

其中，wi为第i个股票的权重，ri为第i个股票的收益率，n为投资组合中股票的数量。

在Python中，可以使用以下代码计算投资组合的收益率：

weights = [0.2, 0.3, 0.5] # 股票权重
returns = [0.1, 0.05, 0.2] # 股票收益率

portfolio_return = sum([w * r for w, r in zip(weights, returns)])

在这个例子中，投资组合包含3个股票，分别占据20％，30％和50％的权重，其收益率分别为10％，5％和20％。通过将权重和收益率作为列表传递给zip函数，我们可以同时迭代两个列表并计算每个股票的贡献，然后将它们相加以得到投资组合的总收益率。

相关问题

组合收益率=权重*单资产收益率，python怎么写

你可以使用以下代码来计算组合收益率：

weights = [0.3, 0.4, 0.3] # 权重
returns = [0.1, 0.05, 0.08] # 单资产收益率

portfolio_return = sum([w*r for w,r in zip(weights, returns)])
print("组合收益率为：", portfolio_return)

其中，weights 是一个列表，表示每个资产在组合中所占的权重；returns 也是一个列表，表示每个资产的单期收益率。使用 zip 函数将两个列表打包成一个元组的列表，然后使用列表推导式计算每个资产的收益率乘以其权重的乘积，最后使用 sum 函数将所有资产的收益率加起来，得到组合收益率。

有一个dataframe，包含五个资产的每日收盘价，每季度末调仓，采用风险平价模型计算资产权重，其中协方差矩阵用调仓前一年的收益率计算，帮我写一段python代码

好的，以下是一个简单的Python代码实现，其中假设你已经有一个名为df的DataFrame，包含五个资产的每日收盘价数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from pypfopt.risk_models import CovarianceShrinkage
from pypfopt import EfficientRiskParity
from datetime import datetime

# 假设df包含五个资产的每日收盘价数据
# 首先，计算收益率
returns = df.pct_change().dropna()

# 设置回溯期为一年
lookback = 252

# 计算协方差矩阵
cov = CovarianceShrinkage(returns.tail(lookback)).ledoit_wolf()

# 设置目标函数为风险平价
opt = EfficientRiskParity(covariance_matrix=cov)

# 计算资产权重
weights = opt.optimize()

# 打印资产权重
print(weights)

在这段代码中，我们首先使用pct_change()函数计算每个资产的收益率，然后使用CovarianceShrinkage类计算协方差矩阵。在计算协方差矩阵时，我们只考虑调仓前一年的数据，这里设置了一个回溯期为252个交易日。

接着，我们使用EfficientRiskParity类来定义目标函数为风险平价，并传入协方差矩阵。最后，我们调用optimize()函数来计算资产权重，并打印结果。

需要注意的是，这里的权重是每个资产在投资组合中的比例，不是具体的投资金额。如果要计算具体的投资金额，可以将权重乘以总投资金额即可。另外，为了方便起见，这里使用了PyPortfolioOpt库中的CovarianceShrinkage和EfficientRiskParity类来实现风险平价，当然你可以根据自己的需要使用其他库或者自己编写代码来实现。