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文档简介

1、用 pandas让我们进行一个常见的分析，您可能自己就可以完成这个分析。假设您想分析股票绩效，那么您可以：在金融专区找一支股票。下载历史数据，保存为 文件格式。将 文件导入。进行数学分析：回归、描述性统计或使用工具进行线性优化。很好，但本文为您展示一种更简单、更直观、功能更强大的方法，使用和 进行同种分析。工具库是使用的数据科学家的重要工具之一。该工具与的 最大不同在于，您可以使用它以交互方式探索来自某个交互式提示符的数据和分析。本文中的示例主要使用作为机制来运行它们。是一个拥有 许可证的开源库，为编程语言提供了高性能的、易于使用的数据结构和数据分析工具。方法 步骤/1组合数据的导入= =年收

2、益率要确定年收益率百分比并进行分析，可以调用方法和方法。这可以通过调用 对中的各列求和来 实现，该函数执行了大量工作来创建图 中所示的图表。1如 图 所示， 进行了 ，并且年初至今它的损失接1近值的 。相比之下， (在同一个行业中)获利几乎为 。事后看来，卖空 而买进 几乎可以让原始投资翻倍。原始输出总和命令的文本输出在该代码中展示了年收益的实际原始值： 创建一幅日收益率柱状图考虑数据的另一个方法是创建全年日收益率率变化的柱状图，了解这是否反映了数据的底层洞察。幸运的是，这非常简单，如下列代码所示：投资组合相关性的年度线性另一个查看数据的方法是记下日收益率并绘制年度线性图。下面的代码样例展示了

3、如何操作：累计和这种简单图表存在的问题是不太容易理解图中的信息。处理时间系列数 据的方法是使用 函数，将数据绘成图表：=图 所示的结果告诉了我们关于您的投资组合的更多信息。通过进4行 时间系列分析并绘制结果图标，显然面临着比原来想象的更加困难的时刻，年收益下降了 ，九月份甚至一度下降了 。有关股票走势的其他数据表明，的标准偏差相当高。因为标准偏差是风险的大致表现，所以，在制订该组合并确定权重时，应重点关注这个地方。组合相关性的百分比变化确定十种股票间百分比变化的相关性与调 用收益的 方法一样简单： 05- 的累积时间图 该示例中，创建了另一个 ，在同一时间周期内，它可以充 当您的“市场投资组合

4、”。图 中的图表展示了 生成的收益5率， 是标准普尔 指数的代理：= := := := :=战胜股市在完成两个时间系列的图表后，下一步分析是查看与市场投资组合相对的产品投资组合。两种临时应急的方法是 查看您的组合与市场投资组合的平均收益率， 查看标准偏差 ，这是一种关于您的投资组合与市场投资组合的大致风险代理：=结束语在最后交互示例中，您可以通过 的投资组合收益率与 的市场投资组合收益率来战胜股市。 在启动对冲基金之前， 您可能需了解为什么市场投资组合获得 的标准偏差，而您的投资组合只获得了 的标准偏差。快速回答是， 您冒了较大风险， 而且只是幸运罢了。 进一步的分析涉及到确定 、 、预期收益， 以及进行 和有效边界优化之 类的高 级分析。

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