1. 书籍和文中所提到的数据会在文末提供百度云下载，所有数据都不会有加密，可以放心下载使用
2. 文中计算的结果与书中不同是由于数据使用的时间段不同
目录
1. 单期与多期简单收益率
2. 年化收益率
3. 连续复利收益率
4. 多期连续复利收益率
5. 单期与多期连续复利收益率的关系
6. 绘制收益图
7. 资产风险的测度——方差
8.资产风险的测度——下行风险
9.资产风险的测度——风险价值
10.资产风险的测度——期望亏空
11.资产风险的测度——最大回撤
1. 单期与多期简单收益率
在计算单个资产的收益率或者比较不同资产的收益率时，我们需要先确定资产的持有期间。单期指收益率计算的时间间隔是一期，这里的一期可以以天为单位，也可以以月、季度或者年为单位。多期是指时间跨度为2期或2期以上。
计算万科1期和2期收益率
import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.read_csv('./000002.csv',encoding='utf-8')df.head()
df['tradeDate'] = pd.to_datetime(df['tradeDate'])df.sort_values(by='tradeDate',ascending=True,inplace=True)df00 = df[df['tradeDate']>='-01-01']df00 = df00.iloc[:311,:]df00.head()
df00.set_index('tradeDate',inplace=True)close = df00.closePriceclose.index.name='Date'close.head()
# 将收盘价滞后一期lagclose = close.shift(1)lagclose.head()
# 合并close , lagclose 这两个收盘价数据Calclose = pd.DataFrame({'close':close,'lagclose':lagclose})Calclose.head()
# 计算单期简单收益率simpleret = (close-lagclose)/lagclosesimpleret.name = 'simpleret'simpleret.head()
calret = pd.merge(Calclose,pd.DataFrame(simpleret),left_index=True,right_index=True)calret.head()
# 计算2期简单收益率simpleret2 = (close-close.shift(2))/close.shift(2)simpleret2.name = 'simpleret2'calret['simpleret2'] = simpleret2calret.head()
# 查看1月9日的数据calret.iloc[5,:]
2. 年化收益率
年化收益率的计算与复利相关，假设投资人持有资产时间为T期，获得的（或将要获得的）收益率为RT, 一年一共有m个单期（比如以月为单期，一年有12个月），则该资产的年化收益率为：
或
# 假设一年有245个交易日annualize = (1+simpleret).cumprod()[-1]**(245/311)-1annualize# out: 0.5660614874349641
3. 连续复利收益率
# 计算单期连续复利收益率comporet = np.log(close/lagclose)comporet.name = 'comporet'comporet.head()
comporet[5]# out: 0.005376357036380496
4. 多期连续复利收益率
# 多期连续复利收益率comporet2 = np.log(close/close.shift(2))comporet2.name='comporet2'comporet2.head()
comporet2[5]# out: 0.004029555486001642
5. 单期与多期连续复利收益率的关系
# 单期加总即得多期comporet = comporet.dropna()sumcomporet = comporet+comporet.shift(1)sumcomporet.head()
6. 绘制收益图
simpleret.plot()
((1+simpleret).cumprod()-1).plot()
7. 资产风险的测度——方差
# 数据日期为1月1日到12月21日# 600343 航天动力# 600346 大橡塑df_600343 = pd.read_csv('./600343.csv',encoding='utf-8')df_600346 = pd.read_csv('./600346.csv',encoding='utf-8')df_600343['tradeDate'] = pd.to_datetime(df_600343['tradeDate'])df_600343.sort_values(by='tradeDate',ascending=True,inplace=True)df_600343_00 = df_600343[(df_600343['tradeDate']>='-01-01') & (df_600343['tradeDate']<='-12-31')]df_600343_00.set_index('tradeDate',inplace=True)df_600346['tradeDate'] = pd.to_datetime(df_600346['tradeDate'])df_600346.sort_values(by='tradeDate',ascending=True,inplace=True)df_600346_00 = df_600346[(df_600346['tradeDate']>='-01-01') & (df_600346['tradeDate']<='-12-31')]df_600346_00.set_index('tradeDate',inplace=True)returnS = (df_600343_00['closePrice']-df_600343_00['closePrice'].shift(1))/df_600343_00['closePrice'].shift(1)returnD = (df_600346_00['closePrice']-df_600346_00['closePrice'].shift(1))/df_600346_00['closePrice'].shift(1)returnS.std()# out: 0.04275196558069479returnD.std()# out: 0.02092177691291706
8.资产风险的测度——下行风险
# 比较两只股票的下行风险def cal_half_dev(returns):mu = returns.mean()temp = returns[returns<mu]half_deviation=(sum((mu-temp)**2)/len(returns))**0.5return (half_deviation)cal_half_dev(returnS)# out: 0.036604972076999705cal_half_dev(returnD)# out: 0.014074947884289079
9.资产风险的测度——风险价值
# 历史模拟法returnS.quantile(0.05)# out: -0.043239530438867156returnD.quantile(0.05)# out: -0.03457604701374094# 协方差矩阵法from scipy.stats import normnorm.ppf(0.05,returnS.mean(),returnS.std())# out: -0.06821340640140308norm.ppf(0.05,returnD.mean(),returnD.std())# out: -0.0337355404401935
10.资产风险的测度——期望亏空
returnS[returnS<=returnS.quantile(0.05)].mean()# out: -0.0337355404401935returnD[returnD<=returnD.quantile(0.05)].mean()# out: -0.04528445493770186
11.资产风险的测度——最大回撤
# 最大回撤valueS = (1+returnS).cumprod()valueS_D = valueS.cummax()-valueSvalueS_d = valueS_D/(valueS_D + valueS)MMD_S = valueS_D.max()# 最大回撤MMD_S# out: 0.7353951890034371# 最大回撤率mmd_S = valueS_d.max()mmd_S# out: 0.5676392572944298
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