基于Python怎么實現股票收益率分析

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案例詳情

A公司是總部位于北京的一家公募基金管理公司，在公司對外發行的全部基金產品中，有一只名為“新金融股票型基金”，該基金在投資策略上是精選具有核心競爭優勢、持續增長潛力且估值水平相對合理的A股市場金融股。

截止到2019年9月末，該基金重倉的股票包括浦發銀行、招商銀行、中信證券、海通證券、中國平安以及中國太保這6只股票，表7-2就列示了2014年1月至2019年9月末這6只股票的部分日收盤價，并且全部數據均存放于Excel文件。

2014年1月至2019年9月期間A股市場6只金融機構股票的部分日收盤價。

數據來源：上海證券交易所。（單位：元/股）

假定你是A公司的一位基金經理助理，日常的工作就是協助“新金融股票型基金”的基金經理跟蹤并分析已投資的股票。根據基金經理的要求，你需要運用Python完成3項編程任務。

編程任務

【任務 1】導入存放表7-2中這些股票在2014年1月至2019年9月期間日收盤價的Excel文件，計算每只股票的日收益率、年化平均收益率、年化收益波動率，計算日收益率時需要用自然對數。

【任務 2】針對由這6只股票構建的投資組合，隨機生成包含每只股票配置權重的一個數組（權重合計等于1），并且計算以該權重配置的投資組合年化平均收益率、年化收益波動率。

【任務 3】隨機生成包含2000組不同的股票配置權重的數組，以此計算出相對應的2 000個不同的投資組合年化平均收益率、年化收益波動率，并且以散點圖的方式繪制在橫坐標為年化收益波動率、縱坐標為年化平均收益率的坐標軸中。

編程提示

針對任務2，假定投資組合由N只股票組成，wi代表了投資組合中第i只股票所占的權重（股票的市值占投資組合整體市值的比例），E(Ri)代表了投資組合中第i只股票的預期收益率（用該股票過去收益率的均值代替），可以得到投資組合預期收益率E(RP)的表達式如下：

同時，假設σ_i表示第i只股票的收益波動率，Cov(R_i,R_j)表示第i只股票收益率與第只股票收益率之間的協方差，投資組合收益波動率的σ_p表達式如下：

參考代碼

任務1的代碼

In [1]:  import numpy as np
    ...: import pandas as pd
    ...: import matplotlib.pyplot as plt
    ...: from pylab import mpl 
    ...: mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
    ...: mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

In [2]: stock_price=pd.read_excel('C:/Desktop/金融股（2014年—2019年9月）.xlsx', sheet_name= "Sheet1",header=0,index_col=0)                                     #導入外部數據
    ...: stock_price=stock_price.dropna()                           #刪除缺失值的行

In [3]: (stock_price/stock_price.iloc[0]).plot(figsize=(9,6),grid=True)   #將股價按照2014年首個交易日進行歸1處理并且可視化
Out[3]:
In [4]: stock_return=np.log(stock_price/stock_price.shift(1))    #計算股票的日收益率
    ...: stock_return=stock_return.dropna()                          #刪除缺失值所在的行

In [5]: return_mean=stock_return.mean()*252                        #計算股票的平均年化收益率
    ...: print('2014年至2019年9月的年化平均收益率\n',return_mean.round(6))  #保留小數點后6位
2014年至2019年9月的年化平均收益率
浦發銀行    0.042824
招商銀行    0.211223
海通證券    0.043759
華泰證券    0.138177
中國平安    0.134000
中國太保    0.117563
dtype: float64

In [6]: return_volatility=stock_return.std()*np.sqrt(252)          #計算股票的年化收益波動率
    ...: print('2014年至2019年9月的年化收益波動率\n',return_volatility.round(6))
2014年至2019年9月的年化收益波動率
浦發銀行    0.282428
招商銀行    0.296238
海通證券    0.396386
華泰證券    0.449228
中國平安    0.465064
中國太保    0.359268
dtype: float64

從下圖不難看出，由于6只股票均是金融類股票，因此在整體的走勢方面存在一定的趨同性。但是每只股票的平均年化收益率則存在較大差異，其中，招商銀行的平均收益率最高，浦發銀行的收益率則最低。同時，從平均年化波動率來看，銀行股最低，中國平安則最高。

2014年1月至2019年9月期間6只金融股股價走勢圖（股價在2014年首個交易日做歸1處理）

任務2的代碼

In [7]: x=np.random.random(len(return_mean.index))  #從均勻分布中隨機抽取6個從0到1的隨機數

In [8]: w=x/np.sum(x)     #生成隨機權重的一個數組
    ...: w                #查看生成的隨機權重數組
Out[8]: 
array([0.24372614, 0.03925093, 0.20889395, 0.20843467, 0.23808734, 0.06160696])

需要注意的是，由于是通過隨機生成的數組，因此每一次得到的隨機權重數組是不相同的，但是權重的合計數是等于1。

In [9] : return_cov=stock_return.cov()*252               #計算每只股票收益率之間的協方差
     ...: return_cov
Out[9] : 
           浦發銀行    招商銀行    海通證券   華泰證券    中國平安   中國太保
浦發銀行  0.079765  0.054347  0.055693  0.065324  0.062048  0.056216
招商銀行  0.054347  0.087757  0.058148  0.066847  0.078228  0.072074
海通證券  0.055693  0.058148  0.157122  0.147365  0.092994  0.086569
華泰證券  0.065324  0.066847  0.147365  0.201806  0.102020  0.096885
中國平安  0.062048  0.078228  0.092994  0.102020  0.216285  0.110579
中國太保  0.056216  0.072074  0.086569  0.096885  0.110579  0.129074

In [10]: return_corr=stock_return.corr()                 #計算每只股票收益率之間的相關系數
      ...: return_corr
Out[10]: 
           浦發銀行    招商銀行    海通證券   華泰證券   中國平安    中國太保
浦發銀行  1.000000  0.649575  0.497483  0.514872  0.472398  0.554035
招商銀行  0.649575  1.000000  0.495191  0.502310  0.567816  0.677201
海通證券  0.497483  0.495191  1.000000  0.827580  0.504459  0.607889
華泰證券  0.514872  0.502310  0.827580  1.000000  0.488321  0.600306
中國平安  0.472398  0.567816  0.504459  0.488321  1.000000  0.661823
中國太保  0.554035  0.677201  0.607889  0.600306  0.661823  1.000000

In [11]: Rp=np.dot(return_mean,w)                            #計算投資組合的年化收益率
      ...: Vp=np.sqrt(np.dot(w,np.dot(return_cov,w.T)))     #計算投資組合的年化收益波動率
      ...: print('用隨機生成的權重計算得到投資組合的年化收益率',round(Rp,6))
      ...: print('用隨機生成的權重計算得到投資組合的年化收益波動率',round(Vp,6))
用隨機生成的權重計算得到投資組合的年化收益率     0.095816
用隨機生成的權重計算得到投資組合的年化收益波動率 0.315454

從以上的相關系數輸出結果不難看出，由于都是金融股，因此不同股票之間的相關系數是比較高的，投資組合的分散化效應可能會不太理想。此外，根據隨機生成的權重數，得到投資組合的年化收益率為9.581 6%，波動率高達31.545 4%。

任務3的代碼

In [12]: x_2000=np.random.random((len(return_mean.index),2000))  #從均勻分布中隨機抽取6行、2000列的0到1的隨機數

In [13]: w_2000=x_2000/np.sum(x_2000,axis=0)      #生成包含2000組隨機權重的數組
      ...: w_2000
Out[13]: 
array([[0.19250103, 0.01845509, 0.01765565, ..., 0.33889512, 0.0463229 ,
            0.26199306],
           [0.07263106, 0.00973181, 0.13055863, ..., 0.03118864, 0.20474944,
            0.06271757],
           [0.09534805, 0.30004746, 0.18353861, ..., 0.13704764, 0.22151316,
            0.12965449],
           [0.09386134, 0.16068824, 0.212781  , ..., 0.02455051, 0.13288678,
            0.03435049],
           [0.25893945, 0.31725497, 0.14183784, ..., 0.00825204, 0.03630956,
            0.14306535],
           [0.28671907, 0.19382242, 0.31362827, ..., 0.46006606, 0.35821817,
            0.36821904]])

In [14]: Rp_2000=np.dot(return_mean,w_2000)    #計算投資組合不同的2000個收益率
      ...: Vp_2000=np.zeros_like(Rp_2000)       #生成存放投資組合2000個不同收益波動率的初始數組

In [15]: for i in range(len(Rp_2000)):           #用for語句快速計算投資組合2000個不同的收益波動率
      ...:     Vp_2000[i]=np.sqrt(np.dot((w_2000.T)[i],np.dot(return_cov,w_2000[:,i])))

In [16]: plt.figure(figsize=(9,6))
      ...: plt.scatter(Vp_2000,Rp_2000)
      ...: plt.xlabel(u'波動率',fontsize=13)
      ...: plt.ylabel(u'收益率',fontsize=13,rotation=90)
      ...: plt.xticks(fontsize=13)
      ...: plt.yticks(fontsize=13)
      ...: plt.title(u'投資組合收益率與波動率的關系', fontsize=13)
      ...: plt.grid('True')
      ...: plt.show()

下圖中的散點就是本次隨機生成2 000組不同投資權重所對應的投資組合收益率和波動率。通過映射至縱坐標的數值，可以目測出投資組合的最高年化收益率超過16%，最低年化收益率則略低于7%；通過映射至橫坐標的數值可以發現，投資組合的最高波動率接近37%，最低波動率則接近26%。

在隨機生成的2000組不同投資權重條件下投資組合的收益率與波動率的關系圖

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