免费简历在线制作网站,网站研发公司,检验是否安装wordpress,网站正在建设中末班文章目录 各个指标1. 近N日收益率2. 当周/月/年平均收益率 示例代码 各个指标
1. 近N日收益率
近N日收益率 (当日累计收益 - N日前的累计收益) / N日前的累计收益
2. 当周/月/年平均收益率
这里需要区分不同时间段的起始与终止区间
区间收益率 (区间终值累计收益 - 区间… 文章目录 各个指标1. 近N日收益率2. 当周/月/年平均收益率 示例代码 各个指标
1. 近N日收益率
近N日收益率 (当日累计收益 - N日前的累计收益) / N日前的累计收益
2. 当周/月/年平均收益率
这里需要区分不同时间段的起始与终止区间
区间收益率 (区间终值累计收益 - 区间初始累计收益) / 区间初始累计收益
示例代码
import pandas as pd
import numpy as np
from copy import deepcopydef fund_net_analyze(net_value_series, normalize_first_dataTrue):计算近5日收益率,近20日收益率,近60日收益率,当年平均收益率当月平均收益率,当周平均收益率:return:net_value_series deepcopy(net_value_series)net_value_series.index pd.to_datetime(net_value_series.index)net_value_series.sort_index(inplaceTrue)net_value_series.dropna(inplaceTrue)# 首日归一if normalize_first_data:net_value_series net_value_series / net_value_series.iloc[0]collect_df pd.DataFrame({单位净值: net_value_series})# 开始计算历史滚动收益collect_df[近5日收益] (collect_df[单位净值] - collect_df[单位净值].shift(5)) / collect_df[单位净值].shift(5)collect_df[近20日收益] (collect_df[单位净值] - collect_df[单位净值].shift(20)) / collect_df[单位净值].shift(20)collect_df[近60日收益] (collect_df[单位净值] - collect_df[单位净值].shift(60)) / collect_df[单位净值].shift(60)# 开始计算当年/月/周收益# FutureWarning: weekofyear and week have been deprecated, please use DatetimeIndex.isocalendar().week instead,collect_df[__year] collect_df.index.isocalendar().year.astype(str)collect_df[__month] collect_df[__year] _ collect_df.index.month.astype(str)collect_df[__week] collect_df[__year] _ collect_df.index.isocalendar().week.astype(str)collect_df[当年平均收益率] collect_df.groupby(__year).apply(lambda v_df: (v_df[单位净值] - v_df[单位净值].iloc[0]) / v_df[单位净值] / (v_df.index - v_df.index[0]).days).valuescollect_df[当月平均收益率] collect_df.groupby(__month).apply(lambda v_df: (v_df[单位净值] - v_df[单位净值].iloc[0]) / v_df[单位净值] / (v_df.index - v_df.index[0]).days).valuescollect_df[当周平均收益率] collect_df.groupby(__week).apply(lambda v_df: (v_df[单位净值] - v_df[单位净值].iloc[0]) / v_df[单位净值] / (v_df.index - v_df.index[0]).days).valuescollect_df.drop([__year, __month, __week], axis1, inplaceTrue)return collect_dfdef main():# 生成数据_size 500net_value 1 pd.Series(np.random.normal(0, 0.01, size_size)).cumsum()net_value.index pd.date_range(2024-01-01, periods_size)# net_value为生成的净值数据# 计算各项指标collect_df fund_net_analyze(net_value)collect_df.loc[:, 近5日收益:] collect_df.loc[:, 近5日收益:].applymap(lambda x: format(x * 100, .2f) % if not pd.isna(x) else x)print(collect_df.tail())if __name__ __main__:main()
