首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用google finance api计算google sheets中每日收益的月度标准差

Google Finance API是一个提供金融数据的API接口,可以用于获取股票、基金、指数等金融数据。通过使用Google Finance API,可以计算Google Sheets中每日收益的月度标准差。

要使用Google Finance API计算每日收益的月度标准差,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 在Google Sheets中创建一个新的工作表,用于存储需要计算的数据。
  2. 在工作表中的某一列中输入股票或基金的每日收盘价数据,可以使用Google Finance函数来获取这些数据。例如,使用=GOOGLEFINANCE("GOOG", "close", DATE(2022,1,1), DATE(2022,12,31), "DAILY")函数获取谷歌股票(GOOG)从2022年1月1日到2022年12月31日的每日收盘价数据。
  3. 在另一列中使用Excel或Google Sheets的内置函数来计算每日收益率。每日收益率可以通过使用(当天收盘价 - 前一天收盘价) / 前一天收盘价的公式来计算。例如,假设每日收盘价数据存储在B列,可以在C2单元格中输入= (B2 - B1) / B1公式,并将其拖动到下面的单元格中以应用到所有的数据行。
  4. 在另一列中使用内置函数来计算每月的收益率标准差。可以使用STDEV.P函数来计算标准差。例如,假设每日收益率数据存储在C列,可以在D2单元格中输入=STDEV.P(C2:C32)公式来计算第一个月的收益率标准差。然后,将该公式拖动到下面的单元格中以应用到每个月的数据。

通过上述步骤,可以使用Google Finance API计算Google Sheets中每日收益的月度标准差。这样可以帮助分析股票或基金的波动性,并作为投资决策的参考。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储等。您可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于腾讯云的产品和服务信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于R语言股票市场收益统计可视化分析

在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上数据。 在这篇文章,我们将: 下载收盘价 计算收益计算收益均值和标准差 让我们先加载库。...计算单个股票每日和每月收益率 一旦我们从Yahoo Finance下载了收盘价,下一步便是计算收益。我们将再次使用tidyquant包进行计算。...接下来,我们可以绘制自2009年以来Netflix月度收益率。我们使用条形图来绘制数据。 # 绘制Netflix月度收益图表。...计算Netflix股票累计收益 绘制每日和每月收益对了解投资每日和每月波动很有用。要计算投资增长,换句话说,计算投资收益,我们需要计算该投资累积收益。...现在我们将计算收益每日和每月平均数和标准差。 为此,我们将使用 mean() 和 sd()函数。

1.5K10

基于R语言股票市场收益统计可视化分析

在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上数据。 在这篇文章,我们将: 下载收盘价 计算收益计算收益均值和标准差 让我们先加载库。...一旦我们从Yahoo Finance下载了收盘价,下一步便是计算收益。...我们使用条形图来绘制数据。 # 绘制Netflix月度收益图表。...要计算投资增长,换句话说,计算投资收益,我们需要计算该投资累积收益。要计算累积收益,我们将使用  cumprod()  函数。...统计数据 计算单个股票均值,标准差 我们已经有了Netflix每日和每月收益数据。现在我们将计算收益每日和每月平均数和标准差。 为此,我们将使用  mean()  和  sd()函数。

2.1K00
  • 基于R语言股票市场收益统计可视化分析|附代码数据

    数据提供者很多,有些是免费,大多数是付费。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上数据。 在这篇文章,我们将: 下载收盘价 计算收益计算收益均值和标准差 让我们先加载库。...一旦我们从Yahoo Finance下载了收盘价,下一步便是计算收益。...mutate_fun = periodReturn,   # 这指定如何处理该列               period = "daily",      # 此参数计算每日收益               ...我们使用条形图来绘制数据。 # 绘制Netflix月度收益图表。 ...统计数据 计算单个股票均值,标准差 我们已经有了Netflix每日和每月收益数据。现在我们将计算收益每日和每月平均数和标准差。 为此,我们将使用  mean()  和  sd() 函数。

    27720

    基于R语言股票市场收益统计可视化分析|附代码数据

    数据提供者很多,有些是免费,大多数是付费。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上数据。在这篇文章,我们将:下载收盘价计算收益计算收益均值和标准差让我们先加载库。...Yahoo Finance下载了收盘价,下一步便是计算收益。...mutate_fun = periodReturn,   # 这指定如何处理该列               period = "daily",      # 此参数计算每日收益               ...我们使用条形图来绘制数据。# 绘制Netflix月度收益图表。 ...统计数据计算单个股票均值,标准差我们已经有了Netflix每日和每月收益数据。现在我们将计算收益每日和每月平均数和标准差。 为此,我们将使用  mean()  和  sd() 函数。

    1.8K00

    使用 Python 进行财务数据分析实战

    另外,使用 np.log() 函数计算每日对数收益,并将结果数据框打印出来。这段代码提供了苹果股票每日收益两个不同角度。...然后,计算了每个月度数据点之间百分比变化,以显示aapl月度增长或下降。接下来,对原始时间序列重新采样,以计算四个月平均值,创建了名为quarter新时间序列。...在重新采样过程每日收益频率被更改为每月,并计算每个月平均每日收益。最终结果将打印出每月平均收益。...这段代码将每日价格变化百分比用于计算资产滚动波动率。过程包括设定 min_periods 变量表示一年一个季度,计算滚动标准差,然后将结果乘以 min_periods 平方根,实现年化计算。...通过对每日平均收益进行标准化,使用标准差计算夏普比率,以确定风险调整后收益。 夏普比率年化值是将其乘以 252 平方根,代表一年典型交易日数。

    58710

    【干货】基于TensorFlow卷积神经网络短期股票预测

    ▌摘要 ---- 在机器学习,卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务一类神经网络。在这个项目中,我将使用CNN将股票价格与情感分析结合,来进行股票市场预测。...特别值得一提是,这些Tick 数据是从nasdaq.com网站上下载,只保留那些非常大或中等市值公司。从这些Tick 数据开始,股票和新闻数据分别使用Google财经和内部API进行检索。...股票数据: 正如前面提到,从Google财经历史API检索股票数据。 "https://finance.google.com/finance/historical?...(https://www.tensorflow.org/tutorials/layers) 它展示了如何使用层来构建卷积神经网络模型并识别MNIST数据集中手写数字。...此时我们有一个代表我们每天分配向量A,我们可以计算每日收益/损失,用A乘以当天每个股票百分比变化。 我们用户一个新资本C = C +delta,我们可以在第二天再投资。

    2.8K81

    投资组合优化模型

    然后,使用quantmod()包periodReturn函数将每日资产价格转换为每日对数收益。接下来,使用rsample()包rolling_origin()函数构造6个月每日收益列表。...目标是在滚动基础上计算训练集(即6个月)上6个月平均收益mus和6个月协方差矩阵Sigmas,并将其应用于测试集(即1个月后)-每月再平衡。 正如收益数据一样,其同样适用于月度价格数据。 ? ?...我们可以通过调整λ来设置不同风险参数,并查看收益如何受到影响。这可以通过对具有不同值数据运行多个优化问题来完成。较高值将重点放在等式右侧,因此不利于投资者风险更大。 ? ?...我们可以看到下图λ值变化如何影响风险和收益。 随着λ值增加,我们承担风险越小,但我们假设收益就越少。...在此期间,每个投资组合年终绩效指标也显示在底部。 ? ? ? ? 绘制累积收益率表明,Markowitz lambda投资组合在同一时期内收益率最高,但是在同一时期内它们标准差也最高。 ? ?

    1.9K21

    茴”字有三种写法,低风险异象因子呢?

    总波动率(Total Volatility) 总波动率,又称为简单波动率,常常用过去T个交易日收益标准差进行估计,在 Blitz 和 Van Vliet(2007)有讨论。...以 Fama-French 三因子模型为例,计算特质波动率步骤如下。 首先,利用回归模型得到特质收益率: ? 然后,计算特质收益标准差并年化,即为特质波动率: ?...需要注意是,Barra 在计算时采用是过去 12 个月月度数据,21 个交易日表示 1 个月。 3.6....作为一种特殊情况,市场组合 Beta 等于 1 。 常常用月度收益率估计 CAPM。Fama 和 French(1992)在估计个股市场 Beta 时,就采用这种方式。 ? 即: ?...因为特质收益率可以由不同因子模型得出,因此特质偏度也可以有多个版本,例如 Boyer, Mitton 和Vorkink (2010) 研究使用Fama-French三因素模型残差计算

    1.7K10

    BJ-PFD - 简介

    Finance Dashboard)构成,提供全方位 Bullet Journal 功能支持基础上,具备图表可视化支持。...至于这个项目能干什么,有什么效果,请查看 「快速预览」,如果想知道如何使用,请查看 「开始使用」 。如果您想了解这个项目的前世今生,请继续阅读。...在以上基础上,结合自己需求和喜好,我一步步调整自己 子弹笔记 模版,使其功能性和易用性大大提升,具有至少如下功能: 每日快速复盘 个人目标管理 GTD 全面个人账务管理 月度消费预算及实时跟踪 投资收益管理...PFD - Personal Finance Dashboard# 于是就有了 Personal Finance Dashboard,对 Notion BJ 模版个人财务管理部分提供数据可视化能力。...它可以将各项财务数据可视化成类似这样图表: 关于该项目中 Personal Finance Dasnboard 部分使用说明,请继续查看 「PFD 使用指南」。

    21630

    NumPy 秘籍中文第二版:十、Scikits 乐趣

    print(symbol, e) close = np.array([q.close for q in quotes]).astype(np.float) print(close.shape) 使用对数收益率作为指标来计算不同股票之间相似度...再次,我们将计算该股票收盘价对数收益,并将其用作正态性检验函数输入。 此函数返回一个包含第二个元素元组,即 p 值,介于 0 和 1 之间。...除了将图像数据作为 2D 数组外,此过滤器还接受以下参数: 高斯分布标准差 下限阈值 上限阈值 操作步骤 我们将使用与先前秘籍相同图像。...另见 相关文档 重采样时间序列数据 在此教程,您将学习如何使用 Pandas 对时间序列进行重新采样。...操作步骤 我们将下载AAPL每日价格时间序列数据,然后通过计算平均值将其重新采样为每月数据。

    3K20

    Python数据分析之股票实战

    如上图所示,我们画出googlegoogle自己皮尔森相关系数,当然是1啦!...下面是一些相关知识,有兴趣可以瞧瞧 如何计算协方差: http://zh.wikihow.com/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%8D%8F%E6%96%B9%E5%B7%AE 如何计算百分比变化...标准差越大,基金未来净值可能变动程度就越大,稳定度就越小,风险就越高 而期待收益值就是我们在上面说到过每日涨幅度,这四家公司近一年而言每日更改幅度平均值都是大于零,说明至少是涨着。...而怎么标出图上效果参考下面matplotlib官方说明 Matplotlib注释详情参考:http://matplotlib.org/users/annotations_guide.html 如何计算标准差...那么,对任意0<p<1p,称F(X)=pX为此分布分位数,或者下侧分位数。简单说,分位数指就是连续分布函数一个点,这个点一侧对应概率p。

    1.6K100

    追涨行为因子:基于上交所投资者账户数据散户交易行为量化策略

    我们使用来自上海证券交易所投资者账户数据。我们数据集覆盖了从2011年1月至2019年12月1800万散户投资者样本月度数据(随机抽样,占所有数据20%)。...关于 ,可以用两种计算方式:1. 简单算术平均;2. 使用股票在买入时持仓权重。在本文接下来分析,主要采用了算术平均加权方式,且选取 。...前5列使用月度所有面板数据计算均值方差;第6和7列计算逻辑是:先计算每个账户在有效期内RCP均值,再计算每个截面所有账户RCP均值及标准差;第8和9列计算逻辑是:先计算每个截面所有账户RCP均值...,再计算时间序列上均值及标准差。...最有趣是,在我们考虑投资者特征,RCP在预测未来投资者收益方面具有最强强度:RCP每增加一个标准差,平均年收益就会降低5.6%。

    1.5K21

    python数据分析之股票实战

    如上图所示,我们画出googlegoogle自己皮尔森相关系数,当然是1啦!...下面是一些相关知识,有兴趣可以点击瞧瞧 如何计算协方差: http://zh.wikihow.com/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%8D%8F%E6%96%B9%E5%B7%AE 如何计算百分比变化...标准差越大,基金未来净值可能变动程度就越大,稳定度就越小,风险就越高 而期待收益值就是我们在上面说到过每日涨幅度,这四家公司近一年而言每日更改幅度平均值都是大于零,说明至少是涨着。...而怎么标出图上效果参考下面matplotlib官方说明 Matplotlib注释详情参考:http://matplotlib.org/users/annotations_guide.html 如何计算标准差...那么,对任意0<p<1p,称F(X)=pX为此分布分位数,或者下侧分位数。简单说,分位数指就是连续分布函数一个点,这个点一侧对应概率p。

    5.2K80

    使用Python可视化并分析数据 大型流行病如何影响金融市场

    我已经使用Python免费提供API和代码来创建本文中所有图表。所有这些代码都可以在GitHub上获得。 以下这段代码用于绘制SP500每日百分比变化。...由于我们对每日百分比变化感兴趣,因此我将使用Pythonpct_change()函数进行计算,并在对应列上调用它。例如,如果每日百分比变化从一百变为一百二十,那么此数据值将为0.02。...如果要在Python绘制此列,只需传递该列名称(在本例为“ data_pc”)并调用函数plot,它将绘制数据列。这就是每日收益图表。...查看这些图表另一种方式是说有很多指标在下降,但也有很多指标在上升。那么,我如何评估市场走势? 累计收益 为此,我绘制了四种情况累积收益。...资料来源:CDC 让我们看看在SARS爆发期间金融市场表现如何。 ? 来源:Yahoo Finance 这与我们正在使用四种数据每日百分比变化相同。

    1.1K32

    Python数据科学(八)- 资料探索与资料视觉化1.叙述性统计与推论性统计2.进行读取相关数据

    资料模型建构 从样本推论整体资料概况 相关、回归、单因子变异数、因素分析 1.叙述性统计 1.我们一般有三种方式进行叙述性统计 对大多数资料进行分析,80%都是在于如何加总与平均 eg:...销售份额 客户数量 业绩成长量 使用SQL做叙述性统计(通过加入限制条件得到我们需要数据) select * from tb1 where col1 >= 100 limit 3 2.如何操作数据 操作数据我们常常需要...Finance:雅虎金融 Google Finance:谷歌金融 Enigma:Enigma是一个公共数据搜索提供商 St.Louis FED (FRED):圣路易斯联邦储备银行 Kenneth French...这里我使用Tushare来读取金融数据。 Tushare是一个免费、开源python财经数据接口包。...均值,标准差,最大值,最小值等等 3.计算当日大盘指数当日涨跌次数 计算当日涨跌 df['diff'] = df['close'] - df['open'] df['rise'] = df['diff'

    1.1K20

    【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例|附代码数据

    该指标最常被投资银行和商业银行用来确定其机构投资组合潜在损失程度和概率。 风险管理人员使用 VaR 来衡量和控制风险暴露水平。...这种方法假设收益和损失是正态分布。 最后一种方法是进行蒙特卡罗模拟。该技术使用计算模型来模拟数百或数千次可能迭代期望收益。...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金融风险?...sigma = pre.std() price=price.dot(sh_wt) #计算加权值 在计算了投资组合期望收益和波动率(期望收益标准差)后,我们将设置并运行蒙特卡洛模拟。...我使用时间是1440(一天分钟数),模拟运行20,000次。时间步长可以根据要求改变。我使用了一个95%置信区间。

    61200

    供应链数据因子化研究:Customer Momentum

    最简单Customer Momentum计算方法如下,见Cohen和Frazzini(2008): 其中 为 客户 过去一个月收益率, 为销售占比。...)计算权重: 其中 上式 为 边中介中心度。...所以当我们考虑多层(L层)客户关系后,上式就变为: 实证结果 作者使用月度供应链数据,其中不仅包括当月存续供应链关系,还包括一年内结束供应链关系,因为即使供应链关系已经结束,其影响还在。...下表12给出了测试结果: 其中T表示Customer Momentum计算时采用不同时间长度,比如T=1,表示在等式5采用过去1个月收益率。...mom列是标准动量因子(前12个月收益)多空测试结果 第一行至第三行分别为多空策略年化收益、年化标准差及夏普比率 第四行之后,是把收益与Fama因子回归后结果,回归等式如下等式7所示:

    76620

    Python + 蒙特卡洛 = 股市神器!

    最近股票、基金市场一片哀嚎,今天从技术角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场,仅供学习! 蒙特卡罗模拟是一种强大统计技术,可以应用于金融领域,对金融资产(如股票)行为进行模拟建模。...在本文中,我们将探讨如何在 Python 实现蒙特卡罗模拟,以预测股票市场未来可能出现情况。我们将使用从雅虎财经和库下载历史数据。...在金融环境,我们可以使用这种技术来模拟股票未来表现、风险评估、期权定价和预测未来资产价格。 我们将使用该库从Yahoo Finance下载历史数据。我们定义了一个函数来获取调整后收盘价数据。...我们将使用历史每日回报来计算均值和标准差。然后,我们将基于正态分布生成随机数,以模拟多个未来价格路径。...在股票市场,蒙特卡洛方法可以用于模拟股票价格波动,计算期权价格和风险价值,分析投资组合收益和风险,以及进行预测和决策。

    57511
    领券