比较三只股票的夏普比率

最新推荐文章于 2025-07-16 17:49:39 发布
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本文介绍了如何使用Python的tushare和pandas库计算中国平安、万科A和工商银行的夏普比率，作为风险调整收益率指标，以评估每单位风险带来的收益。通过计算年化收益率和波动率，得出2023年5月21日时，中国平安的夏普比率最高，表现出色。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

比较三只股票的夏普比率

在量化交易中，夏普比率（Sharpe Ratio）是一种常用的风险调整收益率指标，可以反映出每单位风险所带来的收益。本文将演示如何使用 Python 对三只股票进行夏普比率计算，并比较它们的表现。

首先，我们需要收集三只股票的数据。这里以中国平安、万科A和工商银行为例，使用 tushare 库获取它们的日线行情数据。

import tushare as ts

# 获取中国平安、万科A和工商银行的日线行情数据
pa = ts.get_hist_data('601318', start='2021-01-01', end=
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股票python量化交易018-比较3个股票的夏普比率
Johnny2004的专栏
05-22 537
把一个容器转换为一个DataFrame # 定义一个容器存放sharpes sharpes = [] # sharpes转换为pd.Dataframe sharpes = pd.DataFrame(sharpes, columns=['code', 'sharpe']).set_index('code') matplotlib库画柱状图 # 注意这里引入的是matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt # 可视化柱状图显示 sharpes.plot
Python量化交易：计算夏普比率
ByteHero的博客
09-05 1055
最后，我们使用计算得出的值计算了夏普比率，并打印输出结果。其中，投资组合年化收益率是指投资组合在一定时间内的预期收益率，无风险利率是指无风险投资的预期收益率，投资组合年化波动率是指投资组合在一定时间内的标准差。夏普比率是衡量投资组合风险调整后的收益率的指标，被广泛应用于量化交易领域。在本文中，我们将使用Python编程语言来计算夏普比率，并展示相应的源代码。总结起来，夏普比率是量化交易中常用的风险调整后的收益率指标。使用Python编程语言，我们可以方便地计算夏普比率，并基于计算结果做出相应的投资决策。
python计算复合年化增长率、年化波动率与夏普比率
呆萌的代Ma
10-11 4133
根据日收益率，计算： - 复合年化增长率 - 年化波动率 - 夏普比率
Backtrader：导入3只股票数据简单探究其数据格式
追
02-10 2164
这次我们导入3个feather文件。 每次执行增加数据命令cerebro.adddata(data)，都会使列表 self.datas 的长度增加1。 下图表示，加载了三次数据后，self.datas中共有3块数据，分别是：self.datas[0]、self.datas[1]、self.datas[2] 下图红框数据表示，数据块self.datas[2]中的全部收盘数据：self.datas[2].lines.close 下图红框中数据：数据块[2]，close列(lines...
python价值算法_第十课-Python金融学基础——夏普比率(Sharpe-ratio)和资产组合价值(portfolio-value)...
weixin_39668571的博客
12-16 3170
前面的课程主要是在研究Pandas的时序分析实现，以及利用statsmodel对时序数据进行ARIMA以及有权重的ARIMA模型的建模，并尝试预测未来的走向。从这节课开始，我们正式进入Python金融学基础，会介绍一些金融学的概念和实现方法。本节课主要以苹果、亚马逊、IBM、思科以及沃尔玛的股票市场价格为原始数据，分析这几只股票的资产组合的计算方式和夏普比率的计算，其中会涉及到日收益率、累积收益率...
夏普比率（Sharpe ratio）​
EntropyLee的博客
06-04 660
我们可以想象一种极端情况，10年中，每年的收益都是10%，夏普值就是无穷大，因为收益完全稳定，没有任何波动，然而每月的收益又不完全相同，所以从每月的收益率来看，夏普值并不是无穷大的。实际上，有时候大涨并不算风险，大跌才是风险，比如基金净值，所以索提诺比率只考虑大跌的风险，这也可以看作是对夏普比率的一种修正方式。二是对比策略优劣的时候，周期要一致，例如，对比每日调仓的策略和每月调仓的策略，一定要换算到同一个周期上，才有可比性。可以看到，同样的收益率数据，使用不同的周期，计算出来的结果之间的差距非常大。
matlab计算夏普比率,用凯利公式计算最优配置
weixin_42494628的博客
03-17 1461
我们选取三只特定行业的ETF，来看看在它们之间如何进行资本配置，从而获得投资组合的最大增长率。这三只ETF是：OIH(原油服务),RKH(区域银行)和RTH(零售)。每日价格可从推虎财经下载，在epchan.com/book上保存的文件名为OIH.xls、RKH.xls和RTH.As。以下是检索这些文件并计算M、C和F*的MATLAB的MATLAB程序(epchan.com/book/exam...
夏普比率和最大回撤计算方法
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python计算夏普比率
微信号：RunsenLiu
05-21 4182
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