ETF定投数据分析5——蒙特卡洛算法

最新推荐文章于 2024-04-27 19:30:29 发布

zwdnet

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文章标签： python 量化交易蒙特卡洛算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zwdnet/article/details/86756122

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本文使用Python的蒙特卡洛算法分析ETF定投，探讨交易频率对年化收益率和最大回撤的影响。通过模拟交易，发现交易频率降低导致年化收益率下降且最大回撤值增加。此外，还提到了进一步完善模拟规则的可能性，如设置止盈止损。文章以春节祝福结尾，分享了作者的博客和优快云链接。

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接下来就用蒙特卡洛算法分析一下数据吧。老规矩，先新建一个名为MonteCarlo的分支，新建一个名为MonteCarlo.py的文件。先看一下我的数据，平均每7个交易日交易一次，手续费率0.0003(万分之三,不足0.1元收0.1元)。购买300etf和纳指etf两个股票，金额平分。即交易28次，每次交易金额1000元，剩下的，并到下次交易。以上就是模拟的假设。
接下来就是进行交易模拟的函数，比较长，主要是一些细节的计算。

'''执行一次交易模拟
输入的参数
cost 总交易成本
time 交易周期的天数
freq 交易频率，几天交易一次
df_300, df_nas,分别为两个定投的etf的实盘成交数据
返回值为一个DataFrame，包含每个交易日的成本，收益，收益率等数据
'''
def work(cost, time, freq, df_300, df_nad):
    #计算交易次数
    tradetimes = int(time/freq)
    print(tradetimes)
    #计算每次交易的金额
    money = cost/tradetimes
    print(money)
    #手续费比率
    fee_rate = 0.0003
    #把每次交易金额均分为两部分，分别买两个etf，如果钱不够交易，留到下次
    money_300 = money/2.0
    money_nas = money/2.0
    #开始模拟前定义相关变量
    cost = [] #投入的总成本
    cost3 = [] #买300etf的成本
    costN = [] #买纳指etf的成本
    m3 = 0.0 #买300etf的钱
    mN = 0.0 #买纳指etf的钱
    fee = [] #手续费
    V3 = [] #300etf股票数量
    VN = [] #纳指etf股票数量
    Total3 = [] #300etf的当前市值
    TotalN = [] #纳指etf的当前市值
    Total = [] #当前总市值
    Income3 = [] #300etf的收益
    IncomeN = [] #nasetf的收益
    Income = [] #总收益
    Rate3 = [] #300etf收益率
    RateN = [] #nasetf收益率
    Rate = [] #总收益率
    #每次交易剩下的钱
    money_300_rem = 0.0
    money_nas_rem = 0.0
   
    #开始模拟
    j = 0
    for i in range(time):
        if j ==</