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80行代码教你用python分析基金的收益率

看了一个基金的爬虫 并且还分析了收益率的top20 今天就来记录一下顺便也算是笔记了 首先上网页截图 然后分析一下我们的需求 黄色箭头所示 首先选择自定义排行 然后第一行的最右边勾选可购 createDate="" #成立日期 totalGrowthRate="" #总的盈利率 totalDays=0 #运营的天数 avgYearGrowthRate=0 #平均收益率 fundData.createDate,"%Y-%m-%d") fundData.totalDays=(datetime.datetime.now()-createDate).days #计算平均收益率 shouyilv print(resText) #3.按平均收益率排序 jsonl=rseResText2JsonText(resText) fundDataList 20] remark=1 pt=prettytable.PrettyTable() pt.field_names=["排名","基金代码","基金名称","运营天数","平均收益率

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    收益率近65%,同济本科生用DRL算法训练了一个股票交易智能体

    在该项目中,研究者把股票市场的历史价格走势看作一个复杂的不完全信息环境,而智能体需要在这个环境中最大化回报和最小风险。 最后,让训练好的 DRLAgent 在交易环境中交易,得到各时间步下的投资组合价值和智能体的动作,再应用 FinRL 中集成的 pyfolio 自动回测工具就能得到收益率、夏普指数等一系列回测指标的数值和曲线图 训练使用 2015 1 月 1 日至 2019 8 月 1 日的数据,测试使用 2019 8 月 1 日至 2021 1 月 3 日的数据。 图 5:数据集划分时间轴 该研究使用三个指标来评估得到的结果: 最终投资组合价值、收益率和夏普比率。最终投资组合价值反映的是交易阶段结束时的投资组合价值。收益率是指投资组合每年的直接收益。 结果显示,智能体在初始资金为 1000000 时,经过一半的交易,最终投资组合价值为 1978179,收益率为 64.35%,夏普比率达 1.99。下图为累积收益率随时间变化的曲线。

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    年收入100万以内的家庭理财心得01:理念篇

    投资理财时,一定要需要考虑时间,以前我们一直说时间就是金钱,知识就是力量,在今天的知识付费时代,知识就是金钱,时间才是力量,时间与投资的组合,会发生神器的化学反应,下图为不同复合收益率下,一单位资金在不同复合收益率下的收益表现 5%的人,29是长期投资,但是投资复合收益率30%的人,6就是长期投资,号称巴菲的复合年华收率22%左右,所以对于巴菲特7.5可能就是长期。 ,如果购买复合收率为5%的理财产品,30后总收益为798万,如果复合收益率达到10%,30后总金额为1974万,如果复合收益率更高,可以自行计算,这就是时间的力量。 投资不是投机,需要有严格的止盈止损策略,你想想,巴菲特的复合收益率也才22%,你真的可以通过短线操作完成这样的收益率吗?即使完成了,因为可用于持续追加的资金较少,也会极大的限制财富增加速度。 警惕互联网贷款,通过计算贷款利率来判断自己的偿还能力,很多贷款每天还很少金额,但是计算后,你会发现贷款超过巴菲特的收益率

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    利息浅谈(五)——我的投资收益率怎么算?

    顺便提一下,这种当期收益率Rt,是算术收益率,还有一种是指数收益率: ERt = log(Vt / (Vt – 1 + Ct)) 读了我们前面文章的读者可以看到,这无非就是单利增长还是复利增长下的等效利率值的问题 但是无所谓了,总之你t时间后能多拿到多少比例的钱比较要紧,后面能涨能跌还不知道呢,只有约定的定额计息利率和方式才有用,这里也就是算个等效值作统一参考,并不代表钱真的是这么增长的。 内部收益率 最后来解决一下时间的问题,如果按照单利算,那么等效t周期的收益率为: IRR = MWRT / T IRR(Internal rateof return),内部收益率,简单来讲,就是每一分投入进来的钱 以上是单利公式,在周期不长,收益率较低的时候能很好地估算,但是当收益率高,周期长的时候,又会因为复利因素造成很大的偏差,比如10%的利率,根据72法则,只需要7左右就可以复利翻倍了,并不需要单利算的 10

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    用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模

    收益率将是(100-90)/ 90 = 11%(100-90)/ 90 = 11%,而不是10%10%。 债券价格的一个常见约定是,它们最终收于100。 债券收益率被称为年利率。例如,十期政府债券的收益率为2%,这意味着它的年收益将为2%,而不是10后。 债券可以在二级市场上交易(一级市场是债券发行过程)。 1期纯贴现债券在$ 95出售。 两年期8%的债券售价99美元。 2期纯折价债券的价格为99-0.08(95)= 91.499-0.08(95)= 91.4(通过买入两年期债券多头和买入一期债券空头0.08个单位(以抵消第一个债券的收益)优惠券)。 让我们加载库并检查美联储收益率曲线数据。

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    零基础学基金投资系列-08-基金排行榜

    5.收益率 这里分别列出了7日、14日、28日和35日的收益率,拿7日收益率来举例,就是按照最近7天的平均收益表现来估算一整年的收益率。 如果最近这7天,它表现特别好,那么7日收益率就特别高。 但我们都知道,最近7天的表现并不能代表全年的表现,基金公司可以用一些手法特意推高短期的收益,所以,短期的收益率并不具有太多的参考价值,天数越多,反而越能代表基金的真实表现。 从排行榜中我们可以看到,这三只货币基金的35日收益率基本上都在5%左右,比较能够反映真实的收益率水平。 6.近1周收益 这是从基准日期反推1周,这1周时间的实际收益率。 我们经常拿货币基金的收益率跟一期定期存款利息对比,近1的数据是实际收益,与刚才讲的7日收益率这种估算的收益更具有可比性。

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    每天一点量化知识---策略风险评估指标

    今天我们来讲一下常用的策略风险评价指标,主要有以下这么几种: 1.收益率:(Annualized Returns) ? 表示一中可交易的天数,因为我们的指标是收益,一不能用365表示,要用25。 2.系统性风险,反映策略对大盘变化的敏感性。 ? pr表示策略收益率,rf表示无风险收益率,Br表示基准收益率 4.收益波动率,顾名思义,波动率越大,风险越大 ? 其中n表示回测天数,pt表示策略每日收益率,表示策略每日平均收益率,即pt的均值 5.夏普比率(Sharp Ratio) 就是一个可以同时对收益与风险加以综合考虑的三大经典指标之一。 其中pr表示策略收益率,rf表示无风险收益率,σp是策略收益波动率。 6.最大回撤(Max Drawdown),表示策略可能出现的最大回落 ? Pi和Pj分布是i和j日的策略总资产。

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    【重磅】人人都熟知的夏普率,如何切实帮助我们提高投资管理水平呢?

    人们通常所说的夏普率是夏普率。那么,对于一个量化投资策略,夏普率多大才比较好的? 很多量化对冲基金往往要求回测中的夏普率超过 2;更有甚者(某家全球上著名的量化对冲基金)仅仅考虑夏普率大于 3 的策略。 夏普率为 1、2 甚至是 3 是什么概念呢? 它们都是假设投资长度为十,并使用正态分布随机生成的月频收益率(均值为 2%),然后按照给定的夏普率反推出收益率的标准差。 ? 更重要的是,在使用高频夏普率来推导夏普率的时候,不考虑单期收益率的相关性将造成年夏普率估计的巨大误差。 ? 在推断夏普率时,常用的方法是用更高频收益率计算的夏普率乘以根号 q。由于没有考虑收益率之间的相关性,这么做很可能大错特错。

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    【手把手教你】使用pyfinance进行证券收益分析

    pyfinance的returns提供了收益率(anlzd_ret)、累计收益率(cuml_ret)和周期收益率(rollup)等,下面以平安银行股票为例,计算收益率指标。 #收益率 anl_ret=tss.anlzd_ret() #累计收益率 cum_ret=tss.cuml_ret() #计算周期收益率 q_ret=tss.rollup('Q') a_ret=tss.rollup ('A') print(f'收益率:{anl_ret*100:.2f}%') print(f'累计收益率:{cum_ret*100:.2f}%') #print(f'季度收益率:{q_ret.tail ().round(4)}') #print(f'历年收益率:{a_ret.round(4)}') 输出结果: 累计收益率:205.79% 收益率:12.24% 可视每个季度(收益率 from #收益率 dd['收益率']=tss.anlzd_ret() #累积收益率 dd['累计收益率']=tss.cuml_ret() #alpha和beta

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    Excel量化分析案例:投资组合收益与风险量化分析

    根据投资组合理论,一个理性的投资组会在给定方差水平下调整投资组合资金投放比例使得期望收益最大化,或收益方差最小。 该投资组的初始投资比例为:20%用于大盘股、20%用于小盘股、40%用于政府债券,投资开始于2013结束于2022。 需要解决如下问题: 1、计算该投资组合收益率的均值和标准差。 2、计算2022该投资组合的期末余额。 3、优化投资组合,使得收益率最大。 4、在收益率标准差小于等于1.5%的条件下优化投资组合,使得收益率最大。 下面是针对第二个问题:10后也就是2022投资组合的期末余额的结果做解读。 从下图可以看出,在期初200万元并且每年提取10万元的情况下,2022期末余额的最小值为190万元,最大值为409万元,均值为295万元,标准差为31万元。 ? 未完待续。。。

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    R语言收益率和波动性模拟股票价格COMP226带自测题

    ,不是在收益率的符号中(这对交易AAPL股票直接有用),而是在收益率的幅度中,也就是说,明天的收益率可能在幅度上与今天的收益率相似(无论是正的还是负的)。 请注意,连续收益率之间似乎没有任何自相关。然而,我们已经注意到收益率幅度的一些聚类,这通常被称为波动率聚类。使用acf重复上面的图表,但使用收益率的绝对值(使用函数abs()获得)。 定义 波动率是收益率均方差。20的波动率意味着一后资产价格从现值下跌或上涨超过20%的可能性约为三分之一。 在R中,给定一系列每日价格,对数回报的均方差的计算如下: sqrt(252) * sd(diff(log(priceSeriesDaily))) * 100 复制代码 使用收益率模拟股票价格 似乎对数收益率有一个稳定的均值和均方差 回想一下对数收益率的定义: 重新安排我们得到 因此,我们将使用以下方法来模拟股票价格: 1.设置一个初始价格(在下面的代码中是100)。

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    【推荐】收益率集体连续下跌 货币基金宝宝们发生了什么?

    6月16日,余额宝七日收益率首度跌破4%。自6月9日起到今日已上演“20连跌”,直至今日更是下跌到3.51%,跌至历史最低点。 “宝宝们”收益率连续下滑 据融360监测的数据显示,6月29日68只互联网宝宝的平均七日收益率为4.05%。在68只宝宝中,收益率超过5%的有10只,收益在3%以下的宝宝有6只。 从万份收益来看,12只宝宝中只有2只宝宝上升,10只下降,预计整体七日收益率仍处于下行趋势。 百度金融与华夏基金联合推出的百发产品华夏现金增利货币基金更是从2013推出时收益率高达8%跌到了2.99%。此外,京东小金库合作的鹏华增值宝七日收益率也跌到2.55%。 2前,余额宝于20136月上线,当时市场上的资金非常紧张,银行也正值“钱荒”。余额宝的七日收益率一路走高,甚至达到了6.76%的历史最高记录,“吸金”能力极强。

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    A股指数图谱:是否有月份效应?

    查看K线图 先来一个热身动作,展现上证指数1993-2018历史行情的K线图。这里再次安利百度的Python开源包pyecharts,画出来是一个交互动态的图,可以根据时间段选择不同的可视范围。 年收益率情况 1993-2018历年对数年收益率 计算上证指数每日的对数收益率,然后加总到每年,统计每年的涨跌幅情况,使用pyecharts画动态交互的柱状图。 ? 月份效应检验 所谓“月份效应”,主要是指股票市场中存在某个或某些特定月份的平均收益率年复一显著地异于其他各月平均收益率的现象。 下图给出了2011-2018期间,各指数的年收益率情况,可以说是各有千秋。 结语 本文使用Python深入挖掘了A股相关指数的历史行情,采用简单的统计方法和可视化工具对其“月份效应”进行了初步分析和探讨,同时展示了pyecharts在动态交互可视上的强大功能。

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    2021中国互联网基金投资用户报告

    核心摘要: 基金证券投资者达1.8亿,交易线上进程接近完成:20213月,中国基金总资产净值达到21.1万亿元,比20203月末增加4.48万亿,同比增长27.0%,中国基金规模再创历史新高。 近五基金离柜交易率持续快速提升,2020超95%的基金投资者参与了线上选购基金,基金交易线上进程已经接近完成。 学历与收益率密切相关,同等学历男性基金经理收益率显著高于女性:基金经理是影响基金收益率的重要因素,从中国基金经理操盘经验来看,超过六成的基金经理经验不足5,90后基金经理快速崛起。 拥有硕士学历的基金经理占比达到85%,同等学历下,男性基金经理收益率远超女性基金经理。 基金经理平均跳槽间隔为40个月,业绩好的明星基金经理受到基金公司的疯狂追逐,跳槽频率更高,跳槽间隔少于24个月的基金经理几何平均收益率达到了惊人的36.1%。

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    101因子新测评,会有哪些新发现?

    5、评价方法:全部N层组合收益率(观察是否单调变化),多空组合的收益率、夏普比率、最大回撤、月胜率等。 三种方法的关系 首先介绍一下回归法和IC值分析法之间的关系。 我们先介绍一个引理。 可以发现,因子Alpha16在j=40时平均收益率最高,我们将j=40情形下累积超额收益及回撤曲线展示在图表23中(基准为中证500指数)。 可以发现,因子Alpha50在j=80时平均收益率最高,我们将j=80情形下累积超额收益及回撤曲线展示在图表28中(基准为中证500指数)。 测试结果显示,因子Alpha16在j=40时平均收益率较高,因子Alpha13,15,50在j=80时平均收益率较高,因子Alpha44在j=200时平均收益率较高,因子Alpha3,55在 j=400时平均收益率较高,说明这些因子在只选取头部少量个股时效果均达不到最优,需选取适量股票构建较为稳健、分散的投资组合。

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