股票在某时间段涨跌幅及年化收益的函数

最新推荐文章于 2025-07-14 06:00:00 发布

转载最新推荐文章于 2025-07-14 06:00:00 发布 · 3.2k 阅读

文章标签：

#聚宽 #python

本文介绍了一种使用Python计算股票在指定日期范围内涨跌幅和年化收益的方法。通过获取股票价格数据，计算区间收益率，并进一步计算年化收益率，适用于量化投资策略评估。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原文：https://www.joinquant.com/community/post/detailMobile?postId=15438&page=&limit=20&replyId=&tag=

涨跌幅函数为rangeChange(stockSymbol, startDate, endDate)
年化收益函数为annualizedReturn(stockSymbol, startDate, endDate)

from jqdatasdk import *
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta # 导入datetime模块

auth(‘username’,‘code’) #输入用户名密码

def rangeChange(stockSymbol, startDate, endDate):
#返回区间内股票的收益率

df = get_price(stockSymbol, start_date=startDate, end_date=endDate, frequency='daily', fields=['pre_close',"close"],skip_paused=False, fq='pre')

startDateF=datetime.strptime(startDate, "%Y-%m-%d") 

if df.index[0]==startDateF:
    #如果初始日为交易日，取该交易日的收盘价       
    startPrice=df.ix[0,1]
else:
    #如果初始日为非交易日，取之前最近交易日的收盘价
    startPrice=df.ix[0,0]

endPrice=df.ix[-1,1]
return endPrice/startPrice-1

def annualizedReturn(stockSymbol, startDate, endDate):
performance=rangeChange(stockSymbol, startDate, endDate)
startDateF=datetime.strptime(startDate, “%Y-%m-%d”)
endDateF=datetime.strptime(endDate, “%Y-%m-%d”)
calDays=(endDateF-startDateF).days
annualReturn=(1+performance)**(1/(calDays/365))-1
return annualReturn

#############
#用户输入
startDate=“2015-01-01”#输入初始日
endDate=“2018-02-01” #输入到期日
stockSymbol=‘000001.XSHE’ #输入股票代码
##############

performance=rangeChange(stockSymbol, startDate, endDate)
print(performance)

annualReturn=annualizedReturn(stockSymbol, startDate, endDate)
print(annualReturn)

原文： https://www.joinquant.com/community/post/detailMobile?postId=15438&page=&limit=20&replyId=&tag=