夏普比率（Sharpe Ratio），又被称为夏普指数 --- 基金绩效评价标准化指标。...夏普比率在现代投资理论的研究表明，风险的大小在决定组合的表现上具有基础性的作用。风险调整后的收益率就是一个可以同时对收益与风险加以考虑的综合指标，以期能够排除风险因素对绩效评估的不利影响。...当投资组合内的资产皆为风险性资产时，适用夏普比率。夏普指数代表投资人每多承担一分风险，可以拿到几分超额报酬；若为正值，代表基金报酬率高过波动风险；若为负值，代表基金操作风险大过于报酬率。...更加客观 Sharpe = (PG_er - 0.025)/(sec_returns['PG'].std()*250**0.5)#年为单位，还要开根 Sharpe 0.1776419765144379 夏普比率反映了单位风险基金净值增长率超过无风险收益率的程度...如果夏普比率为正值，说明在衡量期内基金的平均净值增长率超过了无风险利率，在以同期银行存款利率作为无风险利率的情况下，说明投资基金比银行存款要好。 夏普比率越大，说明基金单位风险所获得的风险回报越高。
希望读完能带给你一点点启发，重新审视这个“我们自认为理解的不能不能的了”的夏普率。 直观上认识夏普率 谈到夏普率，首先要说明计算它的频率。人们通常所说的夏普率是年化夏普率。...更重要的是，在使用高频夏普率来推导年化夏普率的时候，不考虑单期收益率的相关性将造成年化夏普率估计的巨大误差。...为了定量分析样本夏普率和真实夏普率之间的误差，以及从高频（比如日频、周频、月频）夏普率推算低频（比如年化）夏普率时的误差，Lo (2002) 研究了夏普率的统计性质。...由此可知，样本夏普率的 Standard Error 满足： 在实际使用时，可以在上式中将真实夏普率替换为样本夏普率。下图给出了不同夏普率和样本个数对应的夏普率估计误差（Lo 2002）。...再来看看用高频夏普率推算低频夏普率的情况。假如我们有使用月频收益率计算出的夏普率，当把它换算成年化夏普率的时候，常见的做法是乘以根号 12。
鸿海富士康与夏普两位终于一雪前仇旧怨，重归于好，真是活久见。...鸿海与夏普将于本月 31 日签约，下月 2 日举办联合记者会。鸿海集团除收购夏普液晶面板业务之外，也将获得家电业务。夏普在未来仅作为鸿海的子公司，但仍然保持独立运营。...这与之前夏普方公布的鸿海出资 4890 亿日元显然打了折扣。...其实这个折扣也是有迹可循的，因夏普在 24 日提出“或有债务”清单，鸿海在仔细核查夏普详细资产后，最后以降低 1000 亿日元的出资额成交了这笔交易。...在此次收购成功之后，鸿海对于夏普的安排也是受到大众瞩目，是否能激发出夏普的活力，可以说万众期待。
据投资资讯网站VentureBeat报道，日本制造公司夏普推出了一款小型机器人手机。...虽然夏普方面称正在研发叫车等其他功能，但这款受语音控制的机器人手机目前能够实现的功能仅限于行走和跳舞。该产品的某些语音识别功能需要每月支付6美元以上的订阅费。
其实不仅是鸿海和夏普这两家公司感觉疲累了，小编也觉得好累，心累。 这场业界大佬的收购旅程长的夸张，波折多的更夸张。这不，意外再次出现了。 众所周知，前次收购是因潜在债务而告吹的。...此次夏普的潜在债务和普通债务有所不同。这些潜在债务将会在一定条件下转变成常规债务，比如业务重组、法律诉讼或者大裁员等。而鸿海方面认为，这笔债务会给未来的运营带来亏损的风险，一部分债务将直接变成亏损额。...据悉，夏普的两家主要往来银行是三菱东京UFJ银行和瑞穗实业银行。鸿海希望这两家银行能够对此次收购进行重新评估，给出新的援助方案。...但对于这种转让交易无法达成的局面，两家银行已经开始考虑其他选项，即让其他的金融机构给夏普的45亿美元贷款提供再融资帮助。再融资贷款的利率，将低于目前夏普承担的利率。
使用 python获取图片分辨率或大小 from PIL import Image filename = r'E:\data\yangbenfrom PIL import Image filename...imgSize) maxSize = max(imgSize) #图片的长边 minSize = min(imgSize) #图片的短边 print(maxSize, minSize) 太慢用清华园 python3
7月7日消息，据中国台湾媒体报道，鸿海董事长刘扬伟于7月3日至5日到访控股子公司日本夏普堺市总部，深度了解夏普现状并进行意见交流，并通过与全体员工座谈会，了解员工们对夏普的观点及建议。...2016年，鸿海斥资3888亿日元获得了夏普约66%的股份，使得夏普成为了鸿海的控股子公司。随着鸿海的介入，夏普之后经营开始扭亏为盈。...日本媒体此前推测，夏普亏损金额扩大，鸿海有可能放弃夏普。刘扬伟此行，一方面是安定夏普人心，稳定经营；另一方面，则是思考夏普如何与鸿海集团进一步合作，逐步朝转亏为盈之路前进。...刘扬伟表示，夏普目前处于非常重要的阶段，每当想到夏普的未来前景时，脑海裡浮现的是夏普独特具有魅力的技术资源。...这次的员工座谈会，他深刻地感受到夏普第一线员工的热情，他也相信夏普深厚的技术资源，加上同仁共同努力一定能够帮助夏普，再次取得成功。
首先，导入将要用到的Python包。...分母标准差代表收益的波动率，对应着风险，因为波动越大预示着风险越高。 只要将超额回报的均值除以其标准差，即可得到衡量回报和风险的夏普比率。...# 设置无风险回报率为0 risk_free = 0 # 计算每项资产的夏普比率 RandomPortfolios['Sharpe'] = (RandomPortfolios.Returns - risk_free...print(MSR_weights) Python3对股票数据进行分析源代码和股票数据集资源下载： Python3对股票数据进行分析源代码和股票数据集-机器学习文档类资源-CSDN下载 本人博文量化交易项目实战基础学习...1、Python3对股票数据进行分析（项目实战源代码和股票数据资源下载） 2、Python3对股票的收益和风险进行分析（项目实战源代码和股票数据资源下载） 3、LSTM对股票的收益进行预测（Keras
可以说，在同样的平均收益率之下，S.D.小的是优良的金融商品，而在同样的S.D.之下，平均收益率大的是优良的金融商品。 就此意义上来说，金融商品优劣性的评价基准是夏普比率（SPM）。...夏普比率的公式（X的夏普比率）= [（（X的回报）-（国债的收益率）] ）/ （X的风险） 来计算。可以这样认为，夏普比率越大，金融商品就越优良。...注：尽管投资策略中夏普比例被普遍应用，但它也确实有局限（来源）： 首先，夏普比率是回顾性的。它只考虑历史回报的分布和波动，而不是未来发生的。...full') # 使用2016年数据： data = data.loc[(data.index>'2016-01-01') & (data.index<='2016-12-31')] # 计算每日收益率：...data['daily_ret'] = data['close'].pct_change() # 以国债为参考，假设年化收益率为3.9%，每年252个交易日 data['excess_daily_ret
例如：缺失值的检测和处理、如何绘制股票价格走势图、如何使用Python计算夏普比率等。 提高学生动手实践能力。...在量化投资领域，最流行的编程语言就是Python，主要原因是Python简单易上手，并且有诸多数据分析、可视化以及统计建模的包可供我们使用。...Python已经越来越受到投资界的重视，高盛集团（Goldman Sachs）给出的一则报告称Python是未来金融从业人员的必备技能之一，高盛集团内部也已经裁掉一批金融交易员转而使用基于Python的程序化交易...再加上权重，我们便可以计算出投资组合的期望收益和协方差矩阵，进而计算出夏普比率，注意这里我们想计算的是持有期的有效投资组合，因此需要使用持有期投资收益率和持有期风险，因此我们将日度收益率和日度风险乘以投资持有的时间而不是...4.3寻找最优夏普比率的投资组合 我们已经知道了如何计算夏普比率，那么如何寻找最优的夏普比率呢？
在查找如何使用Python实现滚动回归时，发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。...，当收益率函数分布左偏的情况下，使用正态分布会低估风险，因此使用传统夏普比率分母使用全样本标准差进行估计不太合适，应使用收益对无风险投资收益的偏离。...夏普比率（Sharpe Ratio）：风险调整后的收益率，计算公式：＝[E(Rp)－Rf]/σp，其中E(Rp)：投资组合预期报酬率，Rf：无风险利率，σp：投资组合的标准差。...索提诺比率（Sortino Ratio）：与夏普比率思路一致，核心在于分母应用了下行波动率概念（Downside Risk），计算标准差的时候，不采用均值，而是一个设定的可接受最小收益率（r_min），...与夏普比率相比，索提诺比率更看重对（左）尾部的预期损失分析，而夏普比率则是对全体样本进行分析。
p=22862 如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值（VaR）来管理投资组合或股票的金融风险。 金融和投资组合风险管理中的VaR？...蒙特卡洛模拟是一个概率模型，它使用产生的随机变量与经济因素（期望收益率、波动率），来预测结果。该模型经常被用来计算风险和不确定性。...可以通过实现最大夏普比率来计算资产权重。...#年化收益率 historical_return(stocks) #投资组合的样本方差 sample_cov#夏普比率 EffFro(mu, Sigma, weight_bounds=(0,1)) #负数的权重界限允许做空股票...---- 本文摘选《Python蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟计算投资组合的风险价值（VaR）》
msg = """ message info """ print(msg) print(os.getcwd()) # 调用函数 main() 脚本使用 帮助 python3.7...comment_rate.py --help ~/Downloads/web » python3.7 comment_rate.py --help usage: comment_rate.py [-h...统计单个文件 python3.7 comment_rate.py -p "example.py" ~/Downloads/web » python3.7 comment_rate.py -p "example.py...################################################## 统计文件夹下所有的py文件 python3.7 comment_rate.py -p "/test..." ~/Downloads/web » python3.7 comment_rate.py -p "/test" ############################################
在python代码进行单元测试的时候，我们总会遇到这样的问题，如何来统计我们的代码所有分支的测试？本文带你了解，如何快速的掌握代码的覆盖率。...def testcomp(self): comp=Tool() self.assertTrue(comp.cmopar(2,3)) 正常测试,执行 python...Missing 未执行的代码部分在源文件中行号 可以看到大概的覆盖率....– 运行Python程序并收集执行数据 report – 报告覆盖率结果 html – 生成HTML文件，内容含覆盖率结果列表 json – 生成JSON文件，内容含覆盖率结果 xml – 生成XML...报告文件，内容含覆盖率结果 erase – 清除之前收集的覆盖率数据 combine – 合并多个数据文件 debug – 获取调试信息 可以使用help命令查看帮助： coverage help 当然还可以
本篇给出写择时策略回测的详细步骤，并用代码展示全过程，代码用python写，数据和代码后台回复“择时”获取，可以自己测试。...夏普比 夏普比 = (策略期望收益率 - 无风险收益率)/策略波动率 夏普比综合衡量了收益和风险，是最广泛应用的指标。...胜率 统计胜率要先统计交易次数，然后计算所以交易中盈利次数占的比例 最大回撤率 回撤是策略从前期最高点到当前时点的亏损，最大回撤是所有回撤中的最大值，反映的是策略的最大可能损失。...其他 除此外，还有波动率、下行风险、索提诺比率等各种指标，python中有专门的模块可以计算各种指标，这里我们自己算出各种指标，供参考。...、最大回撤、胜率、逐年收益率、单次最大亏损等指标； 收益都用复利； 回测结果 ?
p=22862 原文出处：拓端数据部落公众号 如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值（VaR）来管理投资组合或股票的金融风险。 金融和投资组合风险管理中的VaR？...蒙特卡洛模拟是一个概率模型，它使用产生的随机变量与经济因素（期望收益率、波动率），来预测结果。该模型经常被用来计算风险和不确定性。...---- 在Python中计算VaR 我们将首先通过导入所需的库和函数 #导入所有需要的库import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport...可以通过实现最大夏普比率来计算资产权重。...#年化收益率historical_return(stocks)#投资组合的样本方差sample_cov#夏普比率EffFro(mu, Sigma, weight_bounds=(0,1)) #负数的权重界限允许做空股票
与年收益率一样，我将用一年252个交易日的数据来计算一个投资组合的年标准差。 夏普比率 其次我想说的是夏普比率。要了解夏普比率，首先要了解风险调整回报率的广泛概念。...风险调整回报率通过衡量有多少风险可以产生回报来定义投资回报，这通常用比率或数字来表示。用于表示风险调整回报率的方式有很多，夏普比率就是其中一种。...夏普比率是在1966年由Willian Sharpe提出的，他也是经济学诺贝尔奖的获得者。 ? 该比率描述了您为持有风险较高的资产所承受的额外波动所收到的超额收益率。夏普比率可用如下式子表示。 ?...对于夏普比率将回报率标准差作为分母，并且假设收益率是服从正态分布的，目前还存在一些争议。但是，很多情况下，金融资产的收益通常都是偏离正态分布的，这可能会使得大家对夏普比率存在误解。...如果我们想要以高风险来获得高回报，那么最大的夏普比率就能得到最好的风险调整回报率。在这种情况下，我们将资产大部分分配给亚马逊和脸书这两个波动率较大的股票。
主要观察回报率和风险系数、回报率和夏普率的关系，以及三个月以来基金的变化趋势。...即：年度夏普率=（年度股票回报-年度无风险投资回报）/年度股票回报的标准差 具体的夏普率的意义可以查百度百科（http://baike.baidu.com/view/849657.htm）。...第一步：看看风险系数和回报率、夏普率的可视化分析。 ?...从图2-1可以看出风险系数高的收益率负得更多，这和股市不景气有关。夏普率和风险系数和收益率的关系无法明显看出，需要做进一步的分析。 第二步：观察回报率和风险系数、回报率和夏普率的趋势线。...图2-3标准混合型基金的回报率和夏普率的关系 图2-3可以看出回报率和夏普率呈正相关的关系，所以在基金其它参数相似的情况下，选夏普率高的较好。 第三步：观察个别基金三个月以来的变化。 ?
主程序是 asset-allocation.mlx, 这是 Maltab 里面的 Live Script 的格式 (如下图)，类似于 Python 的 Jupiter Notebook。...在预期超额回报等于 c 的假设下，每种资产的夏普比率与相应的波动率成反比，则最优投资组合夏普比率为： ? 此外，我们可以推导出来每个资产对组合的贝塔都是相等的，而且都等于 1。 ?...三个资产组合 两个资产组合太多重样，接着分析股票、债券和信贷三个资产组合，我们会发现更多差异化的属性： 股票的预期超额回报为 10%，波动率为 20% (夏普比率 1/2) 债券的预期超额回报为 5%，...波动率为 10% (夏普比率 1/2) 信贷的预期超额回报为 10%，波动率为 15% (夏普比率 2/3) 股票与债券、股票与信贷、债券与信贷的相关系数为 -10%, 30%, -30% ?...MVO 夏普比率最高 (独有性质)，各资产的“回报贡献和风险贡献比值”相等 (最大夏普比率的条件)，此外“夏普比率和波动率各资产的加权平均相关性的比值”相等。
前面我们介绍过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这次我们聊聊怎么用python计算新增用户留存率。...走你~ 原始数据：创角日志和登录日志 导入需要的库 pandas import pandas as pd 1、获取数据 #读取创角日志 df_create = pd.read_csv(r'F:\Python...#读取登录日志 df_login = pd.read_csv(r'F:\Python\常见统计——留存\登录日志\登录日志.csv') ?...4、索引名称调整并导出数据 #修改结果数据表的列索引名称，然后导出表即可 df.columns=['创角日期','注册玩家数','次日留存率','3日留存率','4日留存率','5日留存率','6日留存率...','七日留存率'] ?
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