开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何使用yahoofinance计算巴西股票的JDK -R比率

JDK-R比率是一种用于衡量股票市场风险的指标，它是巴西股票市场中常用的一个指标。要使用yahoofinance计算巴西股票的JDK-R比率，可以按照以下步骤进行操作：

导入yahoofinance库：首先，需要在你的开发环境中导入yahoofinance库。yahoofinance是一个用于获取股票市场数据的Python库，可以通过pip安装。
获取巴西股票数据：使用yahoofinance库提供的函数，可以获取巴西股票市场的股票数据。你可以指定要获取的股票代码、时间范围等参数。
计算JDK-R比率：JDK-R比率的计算公式是JDK-R = (Juros sobre o capital próprio - Taxa livre de risco) / Risco sistemático. 其中，Juros sobre o capital próprio表示股票的股息收益率，Taxa livre de risco表示无风险利率，Risco sistemático表示系统风险。
- 股息收益率可以通过股票的分红数据来计算，可以使用yahoofinance库提供的函数获取股票的分红数据。
- 无风险利率可以根据巴西国内的利率情况来确定，一般可以参考巴西央行的基准利率。
- 系统风险可以通过股票的波动性来衡量，可以使用yahoofinance库提供的函数获取股票的历史价格数据，然后计算股票的波动性。

分析结果：根据计算得到的JDK-R比率，可以对巴西股票的风险进行评估和比较。较高的JDK-R比率表示股票的风险较高，较低的JDK-R比率表示股票的风险较低。

需要注意的是，以上步骤仅为一种可能的实现方式，具体的实现方法可能会因具体的开发环境和需求而有所不同。另外，为了更好地使用yahoofinance库进行巴西股票的JDK-R比率计算，建议参考yahoofinance库的官方文档或者相关教程进行详细学习和了解。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算产品：https://cloud.tencent.com/product
腾讯云数据库产品：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器产品：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能产品：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网产品：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发产品：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云存储产品：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链产品：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙产品：https://cloud.tencent.com/product/vr

相关搜索:R:如何按组计算观察值之间的比率？使用R quantmod计算股票列表的趋势线数据在R数据帧中使用dplyr计算元素之间的比率？如何使用tidyquant计算多只股票的投资价值？如何使用dplyr计算与行平均值的比率为什么在R中使用fPortfolio库的4只股票的切线投资组合没有给出卖空比率如何使用python中的函数计算股票价值如何使用NumPy有效地计算行上的成对比率？如何使用Ta-lib或Pandas正确计算股票的EMA？如何计算已滚动的股票组合的百分比，以R表示？如何使用R计算特定事件的概率如何使用for循环计算r中向量的和如何使用R中的固定公式计算列如何使用R计算点与参考点之间的距离？如何使用带R的OSM计算某点到POI的距离如何使用实际的e预测值计算r中的MAPE？如何使用R中的disk.frame计算唯一实体？如何在R中使用dplyr计算多个组的mean by row？如何使用R中的Tidymodels从LM计算重要性？如何使用R中的pdp计算3d偏相关图？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合

p=20360 本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，Fama-French三因子（因素）模型的实现和使用。...我们可以使用一些可视化： barplot(rev(alpha), horiz = TRUE, main = "alph 我们还可以使用例如Sharpe比率，以更系统的比较不同的ETF。...就夏普比率（更确切地说，是信息比率，因为我们忽略了无风险利率）而言，JDK是最好的，其次是SPY。这证实了大多数投资基金的表现不超过市场的观点。...显然，无论以哪种衡量标准，SPHB都是最差的：负α，负β比率和Sharpe比率。 JDK之所以能够取得最佳性能，是因为它的alpha值很好（尽管不是最好的），而同时具有0.88的中等beta值。...Fama-French三因子模型该示例将说明使用标准普尔500指数中的九种股票的Fama-French三因子模型。

2.2K1 0

R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合|附代码数据

本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，Fama-French三因子（因素）模型的实现和使用具有单一市场因素的宏观经济因素模型我们将从一个包含单个已知因子（即市场指数）的简单示例开始。...我们可以使用一些可视化：barplot(rev(alpha), horiz = TRUE, main = "alph我们还可以使用例如Sharpe比率，以更系统的比较不同的ETF。...就夏普比率（更确切地说，是信息比率，因为我们忽略了无风险利率）而言，JDK是最好的，其次是SPY。这证实了大多数投资基金的表现不超过市场的观点。...显然，无论以哪种衡量标准，SPHB都是最差的：负α，负β比率和Sharpe比率。JDK之所以能够取得最佳性能，是因为它的alpha值很好（尽管不是最好的），而同时具有0.88的中等beta值。...投资组合(Portfolio)模型实现Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元

6700 0

如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南

在本文中，我们用信息图的方式向大家介绍云计算的概念，它的重要性以及使用R语言和R studio的基本设置等几部分内容。由于本文只是一篇快速学习攻略，你可能会遗漏一些概念方面的详细解释。...但是不用担心，你还可以参考另外一篇完整版攻略“如何在云端进行R语言编程？”...简单来说，云计算就是一种远端存储数据和应用程序，并可以通过互联网获取这些文件的模式。云计算的三个组成部分： 1.基础设施服务 2.平台服务 3.软件服务云计算的前景如何？...如何在云端使用R语言编程？...如何在云端使用RStudio来进行R编程？ 1.通过sudo yuminstall R安装R 2.将RStudio服务器下载到你的虚拟机上，并安装RStudio服务器。

2.3K7 0

精品教学案例 | 用Python构建有效投资组合

帮助学生熟悉数据获取、数据清洗、数据可视化等方法，以及金融相关的专业知识。例如：缺失值的检测和处理、如何绘制股票价格走势图、如何使用Python计算夏普比率等。提高学生动手实践能力。...stock_portfolio.cov()*365 4.基于最优夏普比率构建股票投资组合 4.1如何计算投资组合的收益与方差接下来进入到投资组合领域，我们需要寻找最优的投资组合。...经典的金融学理论认为我们要寻找最优夏普比率（Sharp ratio）的投资组合，因为它衡量了承担一单位风险带来的收益补偿，夏普比率定义如下：截屏2020-05-19 上午11.46.11.png 而根据我们上面使用五只股票进行的计算...再加上权重，我们便可以计算出投资组合的期望收益和协方差矩阵，进而计算出夏普比率，注意这里我们想计算的是持有期的有效投资组合，因此需要使用持有期投资收益率和持有期风险，因此我们将日度收益率和日度风险乘以投资持有的时间而不是...4.3寻找最优夏普比率的投资组合我们已经知道了如何计算夏普比率，那么如何寻找最优的夏普比率呢？

5.2K4 1

拓端tecdat|Python蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟计算投资组合的风险价值（VaR）

p=22862 原文出处：拓端数据部落公众号如何使用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的金融风险。金融和投资组合风险管理中的VaR？...可以通过实现最大夏普比率来计算资产权重。...max_sharpe() #可以使用增加目标来确保单个股票的最小零权重最大夏普比率的资产权重资产权重将被用于计算投资组合的期望收益。...#VaR计算rx2 = []#换为最大夏普比率的资产权重list(sharpe.values()) 现在，我们将把投资组合的股票价格转换为累计收益，这也可以被视为本项目的持有期收益（HPR）。...所得金额将标志着每天弥补你的损失所需的金额。这个结果也可以解释为你的投资组合在5%的概率下将面临的最低损失。总结上面的方法显示了我们如何计算投资组合的风险价值（VaR）。

1.5K3 0

【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

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的金融风险？...max_sharpe() #可以使用增加目标来确保单个股票的最小零权重最大夏普比率的资产权重资产权重将被用于计算投资组合的期望收益。...#VaR计算rx2 = []#换为最大夏普比率的资产权重list(sharpe.values())现在，我们将把投资组合的股票价格转换为累计收益，这也可以被视为本项目的持有期收益（HPR）。 ...所得金额将标志着每天弥补你的损失所需的金额。这个结果也可以解释为你的投资组合在5%的概率下将面临的最低损失。总结上面的方法显示了我们如何计算投资组合的风险价值（VaR）。.../JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样R语言使用蒙特卡洛模拟进行正态性检验及可视化R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数NBA体育决策中的数据挖掘分析：线性模型和蒙特卡罗模拟

1.2K0 0

python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测

数据源准备用python(import YahooFinance)获取美国国债期货近10年的数据作为基本分析数据。...方差并不是恒定的，ARCH模型是一个很好的解决方法。由于国债期货长达30年，很多宏观因素的变化对其有很大的影响。...----最受欢迎的见解1.R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略2.R语言改进的股票配对交易策略分析SPY—TLT组合和中国股市投资组合3.R语言时间序列：ARIMA GARCH...模型的交易策略在外汇市场预测应用4.TMA三均线期指高频交易策略的R语言实现5.r语言多均线量化策略回测比较6.用R语言实现神经网络预测股票实例7.r语言预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型...8.R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching model9.matlab使用Copula仿真优化市场风险

6680 0

【进阶】实现最优投资组合有效前沿基于Python（附代码）

风险就是指一个资产的变化情况，如果在你的投资组合里有多只股票，那么你就需要计算一下这些股票之间变化的相关性。...首先我们看一下股票价格如何随着时间变动。...随机生成投资组合目前我们有四只股票，那么在投资组合里我们应该如何对这四只股票进行资产配置呢？如果我们的资金为1，那么我们要对每只股票赋以相应的权重，使得权重加起来为1 。...如果使用矩阵形式，可以简化这条公式。在文章开头我提到的Bernard Brenyah他的博客中给出了如何将上面公式转化为矩阵形式，使其表达更简洁。 ?...这就是为什么要先定义“neg_sharpe_ratio”这个函数来计算负的夏普比率。那么就可以使用这个目标函数来计算最小的夏普比率了。

13.1K4 4

资产配置

BL 模型使用两方面的信息：客观 - 市场投资组合的资产权重主观 - 投资者对预期回报的看法结合市场信息和投资者的观点，可以重新计算出“预期回报”和“协方差”，将其输入标准的 MVO 流程，得到...从具体实例到一般建模，假定投资者对 n 只股票有 K 种观点， BL 模型假设投资者对回报的观点 P · R 也是随机变量，服从 q 为均值，Ω 为方差的正态分布 P · R ∼ N(q, Ω)...3.2 互相对齐上节是以 MVO 模型为标杆，本节分析不同模型之间的关系如何。下图有 9 个箭头，意味着就 9 对模型之间有关系。...波动率为 10% (夏普比率 1/2) 信贷的预期超额回报为 10%，波动率为 15% (夏普比率 2/3) 股票与债券、股票与信贷、债券与信贷的相关系数为 -10%, 30%, -30% ?...接着看多余不变性的结果： ? 注意：6/3/1 可看成是个合成资产(股票:债券:信贷 = 6:3:1)，其下的权重应该按 6/3/1 的比率分配到有效新权重的股票、债券和信贷上。

2.5K4 3

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

计算价差现在我们可以绘制这两个时间序列的价差。为了实际计算价差，我们使用线性回归来获得我们两个证券之间的线性组合的系数，正如之前提到的恩格尔-格兰杰方法。...考虑到该代码仅根据其比率要求买入或卖出，它并未考虑实际上哪个股票更高或更低。更高级的方法这只是算法对交易的冰山一角。这很简单，因为它只处理移动平均线和比率。如果您想使用更复杂的统计数据，请使用。...组合和中国股市投资组合R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVMR语言资产配置:...r语言多均线股票价格量化策略回测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略Python基于粒子群优化的投资组合优化研究R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合...R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化R语言中的广义线性模型

1K0 0

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

计算价差现在我们可以绘制这两个时间序列的价差。为了实际计算价差，我们使用线性回归来获得我们两个证券之间的线性组合的系数，正如之前提到的恩格尔-格兰杰方法。...考虑到该代码仅根据其比率要求买入或卖出，它并未考虑实际上哪个股票更高或更低。更高级的方法这只是算法对交易的冰山一角。这很简单，因为它只处理移动平均线和比率。如果您想使用更复杂的统计数据，请使用。...组合和中国股市投资组合R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVMR语言资产配置:...r语言多均线股票价格量化策略回测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略Python基于粒子群优化的投资组合优化研究R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合...R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化R语言中的广义线性模型

1K0 1

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

计算价差现在我们可以绘制这两个时间序列的价差。为了实际计算价差，我们使用线性回归来获得我们两个证券之间的线性组合的系数，正如之前提到的恩格尔-格兰杰方法。...考虑到该代码仅根据其比率要求买入或卖出，它并未考虑实际上哪个股票更高或更低。更高级的方法这只是算法对交易的冰山一角。这很简单，因为它只处理移动平均线和比率。如果您想使用更复杂的统计数据，请使用。...组合和中国股市投资组合R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVMR语言资产配置:...r语言多均线股票价格量化策略回测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略Python基于粒子群优化的投资组合优化研究R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合...R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化R语言中的广义线性模型

3874 0

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

计算价差现在我们可以绘制这两个时间序列的价差。为了实际计算价差，我们使用线性回归来获得我们两个证券之间的线性组合的系数，正如之前提到的恩格尔-格兰杰方法。...考虑到该代码仅根据其比率要求买入或卖出，它并未考虑实际上哪个股票更高或更低。更高级的方法这只是算法对交易的冰山一角。这很简单，因为它只处理移动平均线和比率。如果您想使用更复杂的统计数据，请使用。...组合和中国股市投资组合R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVMR语言资产配置:...r语言多均线股票价格量化策略回测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略Python基于粒子群优化的投资组合优化研究R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合...R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化R语言中的广义线性模型

1.5K2 0

因子建模（附代码）

由于我们主要关注构成投资组合的多种资产，因此需要对此进行说明。有些问题可能是为什么低市净率的股票要比具有较高市净率的股票好吗？...我们将使用基础R函数进行这些计算，但是首先我们需要一些数据和R的一些库文件：我们从Yahoo Finance使用quantmod或tidyquant的包装器将每日价格数据下载到了quantmod包中。...然而，为了更好的理解它，我们可以将其分解为每个计算： beta公式的cov协方差矩阵部分如下所示： ? 我们可以使用基础R来计算协方差如下： ? 其中xi是我们的资产，yi是SPY500。代码： ?...其中此处的ri是在我们的投资组合中的每一项资产，y是市场收益率或SPY500收益率。使用R为我们资产的每一项计算beta，我们可以将上述代码包装到一个函数中： ?...表示夏普比率，其中x_是x从t=1到T这个历史期间的平均值，简单计算为 ?

1.6K2 0

A股市场机器学习多因子模型实证

不同的股票（国有/非国有，大盘/小盘等）是否有明显的区别？数据和模型本文使用了2000年1月至2020年6月的A股数据，并使用1年期国债利率作为无风险利率。...一共使用了94个股票因子，11个宏观因子（具体见附注）。94个股票因子中，其中最后4个因子是描述股票是否属于某一类的哑变量因子，比如是否是国有控股公司（是为1，否为0）。...因子重要性我们一共使用了94个股因子和11个宏观因子，采用以下方法测试因子在模型中的贡献度：将目标因子的值全部设定为0，并计算模型R方的下降程度，以此判断该因子对于模型的重要程度。...在表10中，我们报告了包括不同交易成本水平时的月收益和夏普比率。事实证明，由于我们的策略使用频率较低，这些投资组合仍然提供了可观的、经济上显著的表现。...对于我们的基准策略NN4，当我们假设往返成本为80个基点时，在极端情况下，多空设置中的夏普比率从2.91下降到2.34。使用更现实的20个基点的假设，夏普比率仅下降到2.76。

1.1K3 0

因子发表后就会失效：是拥挤还是过度优化？

上一节已经证实，无论美国还是其他国家的股票池，我们都观察到在因子发表后，SR与原始样本值相比大幅下降。我们现在要解决的问题是，我们是否可以使用样本内诊断来预测夏普比率衰减。...也就是说我们能不能通过因子选出股票的某些特征与样本外这些因子的夏普比率最回归，发现某些线性关系。...作者使用样本内股票持有时间的中位数作为指标值。 Amihud's liquidity：套利资金倾向流动性好的股票，本文使用Amihud's liquidity的负数作为流动性指标。...Dummy number of Compustat items：计算因子所使用的变量数量，当该数量大于2时该指标为1。计算所用的指标越多，过拟合可能越大。...Dummy number of operations：计算因子所使用的算子的数量，当该数量大于2时该指标为1。计算所用的指标越多，过拟合可能越大。

7421 0

使用 Python 进行财务数据分析实战

另外，使用 np.log() 函数计算了每日的对数收益，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的两个不同角度。...然后，我们重置指数数据，以便每行代表一个日期，每列代表一个股票代码。接着，我们使用 pct_change() 方法计算股票价格的每日百分比变化，并将其呈现在一个有 50 个箱的直方图中。...(AAPL) 的财务数据进行了处理。它使用了名为“aapl”的数据集，并选择了其中的“调整后的收盘价”，这代表了股票分割和红利调整后的收盘价。接着，它计算了这些价格的 40 周期移动平均值。...它计算对数收益，使用普通最小二乘法创建线性回归模型。然后拟合模型并输出摘要，深入了解两只股票收益之间的关系。...通过对每日平均收益进行标准化，使用标准差来计算夏普比率，以确定风险调整后的收益。夏普比率的年化值是将其乘以 252 的平方根，代表一年中的典型交易日数。

6101 0

年化收益率近65%，同济本科生用DRL算法训练了一个股票交易智能体

本文介绍了同济大学计算机科学与技术系的上海市大学生创新创业训练计划优秀项目：「基于深度强化学习的金融量化策略研究」，解读了如何训练一个 A 股市场的深度强化学习模型，以及回测的绩效表现。...而后根据持股量、余额的变化和股票价格的更新，重新计算股票价值和余额 b 的总和，即可得到 t+1 时刻新的投资组合价值。...随后，从 R 中随机抽出 N 条经验，计算 TD target 并更新价值网络参数，从而使得价值网络对状态动作价值函数的估计更准确。然后根据价值网络计算策略梯度并更新策略网络的参数。...然后进行数据预处理，主要是根据原始股票数据计算各种金融技术性指标，这一步可以使用 FinRL 提供的 FeatureEngineer 类。...图 5：数据集划分时间轴该研究使用三个指标来评估得到的结果: 最终投资组合价值、年化收益率和夏普比率。最终投资组合价值反映的是交易阶段结束时的投资组合价值。年化收益率是指投资组合每年的直接收益。

1.2K4 0

NLP for Quant：使用NLP和深度学习预测股价（附代码）

摘要美国证券交易委员会（SEC）的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息，以预测股票波动。...本文在其他工作的基础上，通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构，预测8-K文件发布后的股票价格变化。...此外，几篇论文已经证明了神经网络在NLP中的效果，并且证明了使用NLP从SEC报告中做信息抽取，来预测股票价格变化的作用。...在这个项目中，我们试图用深度学习的方法证明，在SEC8-K文档中使用自然语言处理的词嵌入技术，来预测公司经历重大事件后股票价格波动的可行性。...所有窗口均指纽约证交所和纳斯达克实际营业的日期（非假日工作日）。表1. 计算历史滑动价格的滑动平均窗口 ? 目标特征计算为文件发布前后的股权价格变化，使用标准普尔500指数将其标准化。

3.5K2 1

Python3对多股票的投资组合进行分析「建议收藏」

1、投资组合的相关矩阵 2、投资组合的协方差矩阵 3、投资组合的标准差四、探索股票的最优投资组合 1、使用蒙特卡洛模拟Markowitz模型 2、投资风险最小组合 3、投资最优组合（1）夏普比率...三、投资组合的相关性分析 1、投资组合的相关矩阵相关矩阵用于估算多支股票收益之间的线性关系，可使用pandas数据框内建的 .corr()方法来计算。...可使用pandas数据框内建的 .cov() 方法来计算协方差矩阵。...在NumPy中，使用.T属性对数组进行转置，np.dot()函数用于计算两个数组的点积。...我们首先来计算上述蒙特卡洛模拟的组合所对应的夏普比率，并将之作为第三个变量绘制在收益-风险的散点图中，这里采用颜色这一视觉线索来表征夏普比率。

2.5K3 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭