我试着计算每一年的标准差和R的平均回报 - 腾讯云开发者社区

前5列使用的月度的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的RCP均值，再计算每个截面所有账户的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...，再计算时间序列上的均值及标准差。...面板汇总统计数据中，我们计算的RCP的平均值为32%，标准差为81%。告诉我们，一般投资者购买的股票过去一年的回报率比市场回报率高32%，这表明他们追逐的平均回报率相当高。...它是指在买入股票之前的前一年，持有的股票之间的平均每日收益波动率。它能反映投资者是否喜欢购买波动较大的股票。所持股票的日均波动率为3.4%。年龄是投资者的年龄，平均为46岁。...最有趣的是，在我们考虑的投资者特征中，RCP在预测未来投资者收益方面具有最强的强度：RCP每增加一个标准差，平均年收益就会降低5.6%。

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用Python做证券指数的三种策略分析

取指定交易日因子数据净资产回报率特征。取一年的数据平均值，然后按回报率分成4个级别。级别(超低，低，中，高）交易额规模特征。...取一年的数据平均值，然后按日平均交易额分成4个级别（小于5亿，小于50亿，小于500亿，小于5000亿） Z值（各个指标的标准差倍数）。针对所有历史数据，计算Zscore(标准差倍数）。...右图是相关值：用Z值（即几个标准差）来衡量不同规模指数的市盈率和各自历史相比差异。由于Z值计算是用全部历史数据来计算，故历史上的错误数据（如果数量不大的话，例如小于1%），对整理影响不大。...右图是相关值：用Z值（即几个标准差）来衡量不同规模指数的净资产回报率和各自历史相比差异。...针对这个问题，我在网上看到了一些量化的处理方法。例如：平均数法，中位数法，比例法等等。这种方法往往过于简单，只能衡量集中度。不能衡量离散度和概率。也许统计方法中的标准差Z值法更加适合。

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【进阶】实现最优投资组合有效前沿基于Python（附代码）

“portfolio_annualised_performance”函数可以计算年收益率和波动性（一年以252个交易日计算）。”...与年收益率一样，我将用一年252个交易日的数据来计算一个投资组合的年标准差。夏普比率其次我想说的是夏普比率。要了解夏普比率，首先要了解风险调整回报率的广泛概念。...在数据框上使用pct_change()函数可以很容易就可以得到每天的回报。此外，平均日回报率及回报率的协方差矩阵则需要通过计算投资组合的回报和波动得出。我们将会生成25000个随机的投资组合。...同时我也会选择52周的国库券利率来与我计算的年收益率和风险相匹配。...如果我们能够接受比谷歌高一点的风险，在最优投资组合下能得到0.30的回报率。坚持每天学习，并且在每完成一次实操，你会觉得今天的我肯定会比昨天的我更优秀。

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Python3对多股票的投资组合进行分析「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...理性的投资者一般都是固定所能承受的风险，追求最大的回报；或者在固定预期回报，追去最小的风险。所以夏普比率计算的是，每承受一单位的总风险所产生的超额回报。...计算公式如下：分子计算了差值，说的是将某项投资与代表整个投资类别的基准进行比较，得到超额回报。分母标准差代表收益的波动率，对应着风险，因为波动越大预示着风险越高。...只要将超额回报的均值除以其标准差，即可得到衡量回报和风险的夏普比率。另外需再乘上sqrt(252) （一年有252个交易日），得到年化的夏普比率。...（2）夏普最优组合的选择其实我们更想在收益和风险之间找到平衡点，夏普比率这个变量能帮我做出更好的决策，它计算的是每承受一单位的风险所产生的超额回报。

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基金可视化分析，帮你做基金选择

/vizhome/FinalHelen/1 ◆ ◆ ◆ 各类基金中有的基金有数据，有的基金没有数据，剔除没有数据的基金，对每一类基金的总体表现作一个比较分析，并对标准混合型基金具体数据作一个基本的分析。...图1-1各类基金中回报率为正的基金只数所占的比率和平均回报率由图1-1可以知道，大部分基金类中正回报率所占的比率低于50%，部分低于5%，平均回报率50%以上为负，即使为正也相当低，只有商品类基金收益为...即：年度夏普率=（年度股票回报-年度无风险投资回报）/年度股票回报的标准差具体的夏普率的意义可以查百度百科（http://baike.baidu.com/view/849657.htm）。.../vizhome/FinalHelen/1上试着改变基金的只数，观察数据的变化。标准混合型基金分析的总数为76个。从图2-1可以看出风险系数高的收益率负得更多，这和股市不景气有关。...图2-2是标准混合型基金风险系数和回报率的趋势线，可以清楚的看到回报率和风险系数呈负相关。这和第一步的分析一致。 ? 图2-2标准混合型基金风险系数和回报率的趋势线 ?

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Python数据分析之股票实战

area = np.pi *20 ###分别以rets的平均值，标准差为xy轴 plt.scatter(rets.mean()，rets.std()) ###分别设定xy轴的标注 plt.xlabel...标准差越大，基金未来净值可能变动的程度就越大，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的每日涨幅度，这四家公司近一年而言每日的更改幅度的平均值都是大于零的，说明至少是涨着的。...而怎么标出图上的效果参考下面matplotlib的官方说明 Matplotlib的注释详情参考：http：//matplotlib.org/users/annotations_guide.html 如何计算标准差...，可作为量度回报稳定性的指标。...标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。蒙特卡洛评估在应用蒙特卡洛评估之前，先看看这些股票的基本。

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python数据分析之股票实战

area = np.pi *20 ###分别以rets的平均值，标准差为xy轴 plt.scatter(rets.mean(),rets.std()) ###分别设定xy轴的标注...标准差越大，基金未来净值可能变动的程度就越大，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的每日涨幅度，这四家公司近一年而言每日的更改幅度的平均值都是大于零的，说明至少是涨着的。...而怎么标出图上的效果参考下面matplotlib的官方说明 Matplotlib的注释详情参考：http://matplotlib.org/users/annotations_guide.html 如何计算标准差...，可作为量度回报稳定性的指标。...标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。蒙特卡洛评估在应用蒙特卡洛评估之前，先看看这些股票的基本。

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PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

假设此项目中使用了以下变量和符号列表： S0 - 初始股票价格 St - 时间的股票价格，t μ - 在特定时间段内平均的股票收益（漂移）率 σ - 在特定时间段内平均的股票波动率（标准差） dt -...sigmsile = np.std(mu_temp) #Monte Carlo 模拟几何布朗运动演化#运行几个模拟来生成几个可能的价格演变数组#用它来计算平均波动率和回报率def gmlie(...假设一年大约有 250 个工作日，N = 500 表示大约两年的时间框架。通过将数据导入单独的 .csv 文件并对股票价格的收益率和标准差进行所需的计算来计算收益率和波动率。...#使用这些价格计算回报率和波动率。...,bins=100,normed=1,label="R")#与下面给出的均值和标准差的对数正态分布进行比较lognorm_mean = Si*np.exp(mu*N*dt)lognorm_var = (

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PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

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R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI交易策略，回测COMP 226

它每天只根据前一天的价格行为做出交易决定 - 我们用这个例子来介绍前瞻性的偏见布林线是一个使用移动平均线（和移动标准差）的标准技术分析指标的例子一个使用布林线的简单的均线回复型交易策略指标作为策略的构件...测试该策略从现在开始，我们将重复使用实用工具脚本 "utilities.R "中的函数。在这种情况下，我们将使用。- getLogReturns(prices)，从调整后的价格中计算出对数回报。...这表明对策略进行了明显的改变：做完全相反的事情，即交换多头和空头交易，如下所示pos 0,1,-1)复制代码切换式股票曲线移动标准差和布林带类似于移动平均线...，我们现在引入移动（滚动）标准差我们使用移动平均线和移动标准差来定义布林带，然后将在我们的下一个交易策略示例中使用图表系列> library(quantmod)> getSymbols('AAPL')复制代码这使用包中的...也就是一个具有恒定平均值和标准差的时间序列。

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PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

假设此项目中使用了以下变量和符号列表：S0 - 初始股票价格St - 时间的股票价格，tμ - 在特定时间段内平均的股票收益（漂移）率σ - 在特定时间段内平均的股票波动率（标准差）dt - 模拟的时间步长...(mu_temp) #Monte Carlo 模拟几何布朗运动演化#运行几个模拟来生成几个可能的价格演变数组#用它来计算平均波动率和回报率def gmlie(mu, sigma, dt, Si, ...还编写了另一个计算给定输入数组的平均收益和波动率水平的函数。这两个函数都用于生成几个模拟/随机游走，如上图所示。...假设一年大约有 250 个工作日，N = 500 表示大约两年的时间框架。通过将数据导入单独的 .csv 文件并对股票价格的收益率和标准差进行所需的计算来计算收益率和波动率。...#使用这些价格计算回报率和波动率。

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使用 Python 进行财务数据分析实战

(AAPL) 的股票价格）进行操作。这包括计算调整后的收盘价的 40 天移动平均线和 252 天移动平均线，然后将其存储在aapl 的“42”和“252”列中。...它使用变量 min_periods 表示一年的一个季度，以此作为窗口大小计算滚动标准差。然后将得到的测量值乘以 min_periods 的平方根，将其年化。...这段代码将每日价格变化的百分比用于计算资产的滚动波动率。过程包括设定 min_periods 变量表示一年的一个季度，计算滚动标准差，然后将结果乘以 min_periods 的平方根，实现年化计算。...该代码还计算头寸差异，更新“持股”和“现金”列，计算投资组合在一段时间内的总回报。本质上，该代码根据给定的信号模拟“AAPL”的股票交易。...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。

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R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI交易策略，回测COMP 226|附代码数据

它每天只根据前一天的价格行为做出交易决定 - 我们用这个例子来介绍前瞻性的偏见布林线是一个使用移动平均线（和移动标准差）的标准技术分析指标的例子一个使用布林线的简单的均线回复型交易策略指标作为策略的构件...测试该策略从现在开始，我们将重复使用实用工具脚本 "utilities.R "中的函数。在这种情况下，我们将使用。 getLogReturns(prices)，从调整后的价格中计算出对数回报。...】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 01 02 03 04 移动标准差和布林带类似于移动平均线，我们现在引入移动（滚动）标准差我们使用移动平均线和移动标准差来定义布林带...中结合了xts和TTR功能策略代码我们将使用与相同的循环、收益和权益曲线计算改变的是位置向量的计算 pos <- long + short pos <- lag(pos) 参数这个策略的参数是什么...plot.zoo(cbind(spread,0,0.5,-0.5),screen=c(2,2,2,2),main="Spread") 一个价差策略创建价差的目的是创建一个平稳的时间序列，也就是一个具有恒定平均值和标准差的时间序列

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Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）

计算投资组合的VaR的步骤为了计算投资组合的VaR，您可以按照以下步骤操作：计算投资组合中股票的定期收益根据收益创建协方差矩阵计算投资组合均值和标准差（根据投资组合中每只股票的投资水平加权）...用指定的置信区间，标准差和均值计算正态累积分布（PPF）的反函数通过从步骤（4）的计算中减去初始投资，估算投资组合的风险价值（VaR） 1）计算投资组合中股票的定期收益 # 创建我们的股票投资组合...这将使我们能够计算整个投资组合的标准差和收益平均值。...3）计算投资组合的平均值和标准差 # 计算每只股票的平均收益 returns.mean() # 计算整个投资组合的平均回报， # 对投资权重进行归一化 avg_rets.dot(weights) #...4）计算具有指定置信区间，标准偏差和均值的正态累积分布（PPF）的逆 # 选择我们的置信区间（我将在此处选择95％） conf_level1 = 0.05 ＃逆累积分布函数为正态分布＃插入我们投资组合的均值

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【史上最详细】WorldQuant Alpha 101 因子 #001 研究

例如，输入值：x=[3,7,5,9,12,2]；计算过程：按向量x的元素大小排序，小的值排在前面，序号从0开始，则x元素对应排序排名为：r=[1,3,2,4,5,0]；输出值：对应排名的...我们根据x1值进行分析：x1对应的值为收盘价和前 20天的回报率的标准差两种。将其差异放大之后变成x2，此时，收盘价的平方普遍大于前 20天的回报率的标准差。...解析：x2值为收盘价或前 20天的回报率的标准差进行差异放大后的值，对其进行取最大值的意义在于找出过去5 天里最大的收盘价或者前20 天的回报率的标准差。...根据前面对Ts_ ArgMax(x2,5)说明，我们知道对过去 5天里找出收盘价或前20天的回报率的标准差的最大值的意义在于：根据均值回归的规律，涨得太多了，就会向平均值移动下跌；跌得太多了，就会向平均值移动上升...步骤： 1、计算前25 天的每日回报率returns：前5 天的returns 用来判断、前5 天之后的过去20 天的returns 用来计算标准差。

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股票分析实战

沪深300指数以2004年12月31日为基日，基日点位1000点·沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300只A股作为样本，其中沪市有179只，深市121只样本选择标准为规模大，流动性好的股票。...---- 从上述结果可以看出，沪深300从2005年4月8日至现在（最后交易日是当前运行时间），一共有3484个样本，均值为2928点，标准差为987（波动还是比较大的），最大值是5862点。...上图的成交量反映了一个2007到2008年的大牛市人类可能不怎么认识股票，如此火爆竟然没人买，是我就马上下注了，可以少奋斗人生，2015到2016也涨得不错，果然是购买的人暴了。...移动平均线 #动设置20,52,252日均线 #移动平均线： ma_day = [20,52,252] # 月，季，年 # 因为银行一年周末不上班，使用一年就上班大约253天 for ma in ma_day...对数收益率标准差 stdev = log_returns.std() # 一年交易252(预测一年） t_intervals = 252 # 迭代10次 iterations = 10 # 重点每天的回报

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使用蒙特卡罗模拟的投资组合优化

我们先假设价格或更准确的对数回报是正态分布的。可以看到，偏差很大，在正态分布中，99.75%的数据在3个标准差以内，而这里不是这样。但是我们如何检验正态性以及如何将其近似为高斯分布。...这些函数被设计用来执行与投资组合的收入和风险相关的计算。 IncomePortfolio(Rand)函数根据平均收入值和资产配置计算投资组合的预期收入。...该比率是指每单位波动率或总风险的平均收益超过无风险利率。波动性是衡量资产或投资组合价格波动的指标。无风险收益率是指零风险投资的回报，也就是说，这是投资者在不承担风险的情况下所期望的回报。...它考虑了初始股票价格、平均日收益和日收益的标准差。该函数结合随机冲击和漂移组件来计算每天的模拟价格。...2、使用指数移动平均线(EMA)， EMA的计算强调最近的数据点。EMA对价格变化的反应比简单移动平均线(SMA)更快。 3、在计算移动平均线时考虑的天数的影响及其对平滑的影响。

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算法金 | 协方差、方差、标准差、协方差矩阵

在数据分析和机器学习中，方差常用于描述数据集的变异情况1.1 定义与计算方法方差的计算方法如下：计算数据集的均值（平均值）计算每个数据点与均值的差值将这些差值平方将平方后的差值相加将总和除以数据点的数量方差的公式为...标准差与方差一样，反映了数据点与均值之间的偏离程度，但标准差的单位与数据本身一致，因此更容易解释和理解2.1 定义与计算方法标准差的计算方法如下：计算数据集的均值（平均值）计算每个数据点与均值的差值将这些差值平方将平方后的差值相加将总和除以数据点的数量...协方差的值可以是正、负或零，具体取决于变量之间的关系3.1 定义与计算方法协方差的计算方法如下：计算每个变量的均值（平均值）计算每个变量与其均值的差值将两个变量的差值乘积求和将和除以数据点的数量协方差的公式为...协方差矩阵在多变量统计分析和机器学习中起着重要作用4.1 定义与计算方法协方差矩阵的计算方法如下：计算每个变量的均值（平均值）计算每个变量与其均值的差值计算每对变量之间的协方差将协方差填入矩阵对应位置协方差矩阵的公式为...理解它们之间的关系和区别有助于更好地应用这些工具进行分析5.1 方差与标准差方差和标准差都是度量数据分散程度的指标，但它们的单位和解释不同方差：方差表示数据点与均值之间的平方差的平均值，单位是数据单位的平方

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从遗传算法到OpenAI新方向：进化策略工作机制全解

然而，特别是在未来多个时间步才能实现回报的情况下，通过当下的动作去估计未来奖励信号的梯度是非常重要的。退一步说，即使我们可以计算准确的梯度，在强化学习中也有许多陷入局部最优的情况。 ?...协方差矩阵适应性进化策略（CMA-ES）简单进化策略和遗传算法的一个共同缺点是，标准差的噪声参数是固定的。...CMA-ES 是这样一种算法，它可得到每一代的结果，并且适应性的增加或减小下一代的搜索范围。它不只是根据 μ 和 σ 调整适应性，还会计算整个参数空间的协方差矩阵。...我们首先计算了样本中 x_i 和 y_i 的平均值： ? 一个 2x2 的协方差矩阵 C 的元素是这样的： ?...但是，这个概念基本与其他进化策略算法相同，即，在每一代更新多变量正态分布的平均值和标准差，并从新的分布之中进行取样。下面是使用上述公式的本算法图解： ? ?

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预测股市 | 如何避免p-Hacking，为什么你要看涨？

作者 | Branko Blagojevic 编译 | 1+1=6 我们计算标普500指数过去一年的表现及每日回报率。...让我们看看是否可以用随机数来拟合一个更简单的模型！模型随机数发生器下面的预测函数根据历史标准差和平均收益率创建一组随机的正态分布日收益率。...in returns: cur += r prices.append(cur) return prices 最后，我们想要得到回报。...从词典给出的意思来看P-hacking是科研人员不断的尝试统计计算直到p的。...神经网络有时被认为是黑箱，从某种意义上说，的确如此，但是你应该批判性地回顾每一步。如果你正在进行图像识别，请观察每一层的激活，大致了解该层的激活基于什么。

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追涨行为因子：基于上交所投资者账户数据的散户交易行为量化策略

用Python做证券指数的三种策略分析

【进阶】实现最优投资组合有效前沿基于Python（附代码）

Python3对多股票的投资组合进行分析「建议收藏」

基金可视化分析，帮你做基金选择

Python数据分析之股票实战

python数据分析之股票实战

PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

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R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI交易策略，回测COMP 226

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Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）

【史上最详细】WorldQuant Alpha 101 因子 #001 研究

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使用蒙特卡罗模拟的投资组合优化

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