股债轮动Python实现

最新推荐文章于 2025-06-22 22:51:57 发布
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分类专栏： 量化投资
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fox64194167/article/details/95488895
本文介绍了股债轮动策略的实现过程，包括策略介绍、数据库表设计、数据导入、策略回测代码编写、策略输出以及策略净值走势的分析。通过在MySQL中导入网易财经的历史指数数据进行回测，但发现回测结果与原文有差异，作者计划进一步检查问题所在。

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【Python】债券现值、久期、凸性（债券分析）
m0_74961681的博客
07-31 2520
债券定价、久期分析
[Tushare+Python] AH股轮动策略基础
weixin_56200417的博客
06-10 1013
[Tushare+Python] 计算AH股溢价率 摘要：为做AH股轮动策略需进行基础数据处理，这里代码主要涉及AH溢价计算及相关数据清洗。 文章目录[Tushare+Python] 计算AH股溢价率前言一、记录尚未解决的问题二、数据处理清洗 前言 核心思路：计算AH股溢价率并计算每个股票当前溢价率在其历史分位值上位置，为后续策略提供基础信息。 一、记录尚未解决的问题 合并AH股数据需要找到唯一索引key，经几次merge，发现可按公司fullname进行交集合并。截至2021年6月10日，同时在A
python量化策略——多均值-趋势-股债轮动-策略
m0_46665608的博客
09-18 1477
考虑两种资产，股票和债券。根据星号轮动配置。 构建多个动量，当同时满足时，买入信号（股票） 读取数据，并计算t1、t2、t3、t4和t5天的均值， if DF[i]>nmean3[i] and DF[i]>nmean4[i] and DF[i]>n*mean5[i] 则 买入股票，else:买入债券 运行下程序，需要获取财经数据库的token码，这里获取token """ @dazip """ import numpy as np import pandas as pd impo.
新手如何设置交易滑点
最新发布
wencaitouzi的博客
06-22 897
去年有个客户找我诉苦，说他的量化策略回测年化收益20%，实盘却亏了15%。我一看交易记录就明白了——这家伙完全没考虑滑点。滑点就像你去菜市场买菜，标价5块钱一斤的大白菜，等你真去买的时候，老板说"最后两斤了，6块要不要？我刚开始做量化时也栽过跟头。有次用市价单追涨停板，回测显示能赚3%，结果实际成交价比预期高了1.5%，扣掉手续费反而亏钱。这种痛，只有真金白银亏过的人才懂。
【金融风险管理】python进行股票标准差、方差、均值、离散系数、标准化、对数收益率
m0_65157892的博客
03-01 1848
1.先计算对数收益率：DuiShu = np.log(data['ClosePrice']) - np.log(data['ClosePrice'].shift(1)) 2.计算均值：np.mean（） 3.计算方差：np.var（） 4.计算标准差：np.std（） 5.离散：np.std（） / np.mean（） 6.标准化：直接套调用 以下为部分代码
用python计算债券YTM
u012724887的专栏
06-17 3815
def iy(n, pmt = 0, fv = 0, pv = 0): values = [] values.append(-pv) for i in range(n): values.append(pmt) values[-1] += fv iy = npf.irr(values) return round(iy, 6) * 100 print(iy(4, 3, 100, 100))
【基金量化研究系列】大类资产配置研究（二）——股债二八轮动策略
Mikey_Sun的博客
05-15 3749
文章目录1. 引言2. 股债二八轮动策略3. 动态再平衡股债二八轮动策略4. 基于python的策略实现4.1 策略代码4.2. 运行结果实证分析5. 总结写在最后 1. 引言 在上一篇文章中，我们研究了股债二八策略和股债风险平价策略。（详情请见：【基金量化研究系列】大类资产配置研究（一）——股债二八配置策略与股债风险平价策略）在这篇文章中，我们仍以“易方达沪深300ETF（510310）”与“国泰上证5年国债ETF（511010）”作为股票市场与债券市场的基准可投标的，来引入一种新的策略——股债二八轮动
金融量化-股债平衡交易策略—面向对象实现 & 仓位控制
帅泽泽的博客
11-14 1229
股债平衡交易策略 股债平衡策略最早源于格雷厄姆《聪明的投资者》一书，在这本书里，格雷厄姆提出了著名的股债50%:50%平衡策略，即将总资产的分为两半各50%，一半买股票，一半买债券。 当股票价格上涨导致股票资产的仓位超过目标仓位(即50%)时，卖掉多余股票部分并买入债券，反之，当股票价格下跌导致股票资产的仓位低于目标仓位(即50%)时，卖掉部分债券并买入股票。总之就是通过动态调仓使股债维持50%:50%的目标配比。 当然，股和债的配比不一定要局限于50%:50%，也可以20%:80%或者80%:20%，具
原创 | 以ETF为例——配对交易Python源码全公开
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量化交易研究
09-06 1万+
配对交易是指八十年代中期华尔街著名投行Morgan Stanley的数量交易员Nunzio Tartaglia成立的一个数量分析团队提出的一种市场中性投资策略。 在实际操作中，其执行过程可以简单地描述为：投资者首先选择相互匹配的两个资产，当配对资产价格差异增加的时候，做多价格偏低的资产，同时做空价格偏高的资产，而当价格差异减小的时候，则结束头寸，完成交易；同时，为了控制风险，当价差进一步扩大时，需要在适当的止损点结束头寸。 所以，想开发一个配对交易的策略，核心有两个步骤： 1.找到待交易的
python输出字符串排列组合代码
qq_32257509的博客
02-04 1622
import re z = [“啊”,“阿”,“埃”,“挨”,“哎”,“唉”,“哀”,“皑”,“癌”,“蔼”,“矮”,“艾”,“碍”,“爱”,“隘”,“鞍”,“氨”,“安”,“俺”,“按”,“暗”,“岸”,“胺”,“案”,“肮”,“昂”,“盎”,“凹”,“敖”,“熬”,“翱”,“袄”,“傲”,“奥”,“懊”,“澳”,“芭”,“捌”,“扒”,“叭”,“吧”,“笆”,“八”,“疤”,“巴”,“拔”,“跋”,“靶”,“把”,“耙”,“坝”,“霸”,“罢”,“爸”,“白”,“柏”,“百”,“摆”,“佰”,“败”,“
基于Python3 的 简单股票 可转债 提醒逻辑
神尐破
08-26 1088
为什么会有这么个东西出来呢，主要是因为炒股软件虽然有推送，但是设置了价格之后，看到推送也未必那么及时，毕竟正常的超贵软件推送是很多的。所以我们利用简单的接口，来实现跟踪几个特别在意的股票，再进行简单的策略定制，用发邮件的方式提醒，毕竟。。一般人是不会有太多邮件进来的。会比较重视如上图所示，我们的Shares功能主要有初始化创建相关的用户数据库创建股票数据库登录一个用户，用户名就是要接受邮件的邮箱createUser，这个方法的返回值，就是当前用户的 uid。其他接口要用到这个参数购买股票。
中金公司-中国可转债策略周报：低噪声下的转债强化策略及Python实现-211022.pdf
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可转债交易薅羊毛策略 — Python 量化投资实战教程(10)
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往期推荐量化投资原来这么简单(1)量化投资原来这么简单(2)—MACD策略(+26.9%)量化投资原来这么简单(3) —A股回测MACD策略Python 量化投资原来这么简单(4) —KD...
【Python numpy模块】结合债券定价演示numpy模块的操作-单一贴现率债券定价函数定义
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一、scipy的诞生 NumPy、Pandas、matplotlib 等库形成了一个基于 Python 的科学计算小生态。 SciPy 0.1 在 2001 年就已经发布，官方也有专门推广 SciPy 库的 SciPy 会议，经过 16 年完善后终于在 2017 年发布了 1.0 版，提供了基本全面的科学计算工具。 二、计算原理 三、boud_price函数的定义 def boud_price(C,M,T,m,y): # C:债券票面利率 # M:债券本金 # T:债
python省略号怎么打_打中一次赚一次？手把手教你打新债
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作者 | DeltaF(转载请注明出处 )投资理财☞一站式基金投资分析课/ 这是我的第 2 期「股票小科普」/Hello，大家好，我是DeltaF。今天来聊个话题，一个被聊烂的话题。为啥被聊烂了还要聊呢？因为——虽烂，但有用。我称之为「要技术没有，要钱还能给点儿」之投资小技能。不知道为啥，工作压力一小，我就想说相声？并且还贴心地为你准备了音频版。01. 什么是打...
python代码实现技术指标： 转债正股的乖离率
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# python代码实现技术指标： 转债正股的乖离率 乖离率(BIAS)是描述股价与股价的移动平均线的相距的远近程度。BIAS指的是相对距离。 1．BIAS的计算公式及参数。 ### N日乖离率=（当日收盘价-N日移动平均价）/N日移动平均价 式中：分子为股价(收盘价)与移动平均价的绝对距离，可正可负，除以分母后，就是相对距离。 移动平均价为1元时相差0.1元，与移动平均价为10元时相差0．1元是很不相同的，所以在一定场合要用相对距离，不应考虑绝对距离。 BIAS的公式中含有参数的项只有一个，即
策略3：动态再平衡----附python源代码
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股债收益模型 量化实战篇（一）
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首先向大家介绍是股债收益模型，简单来说，就是比较国债收益率和股价的盈利收益率（Eps/price）来比较投资国债还是投资股票的性价比高。即十年期国债收益率减去股票指数股息率。一般当当前利差偏离2倍标准差后即存在比较大的机会。这也是CFA 三级经济学中 Fed Model 的实际应用。模型所用代码本身不难，但对数据获取及清洗成想要的格式有一定技巧。 首先引入三方库。 import time import datetime import numpy as np import pandas as pd %m
Python实现股票价格未来走势预测模型
在文件中提到的“基于python实现股票价格走势预测.zip”说明了Python能够被用于进行数据分析、机器学习任务和自动化股票市场分析。 2. TensorFlow框架：TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，广泛应用...
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