python中基于baostock如何计算多只股票中每只股票的夏普比率

要计算多只股票中每只股票的夏普比率，可以使用以下步骤：

1. 导入 baostock 和 pandas 库。

import baostock as bs
import pandas as pd

2. 登录 baostock 并获取股票历史数据。

lg = bs.login()
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000,sz.000002", "date,code,close", start_date='2020-01-01', end_date='2022-01-01', frequency="d", adjustflag="3")
data = rs.get_data()

这里的 "sh.600000,sz.000002" 是指查询上证指数和深证成指的历史数据。

3. 将数据按股票代码分组，并计算每只股票的收益率。

data['ret'] = data.groupby('code')['close'].pct_change()

4. 计算每只股票的年化收益率和年化波动率。

ann_ret = data.groupby('code')['ret'].mean() * 252
ann_vol = data.groupby('code')['ret'].std() * np.sqrt(252)

这里的 252 是指一年中的交易天数。

5. 计算每只股票的夏普比率。

sharpe_ratio = ann_ret / ann_vol

最终，sharpe_ratio 中的每个值即为每只股票的夏普比率。

注意，以上计算过程中可能会出现缺失数据或异常值，需要进行相应的处理。