Python+Empyrical如何實現計算風險指標

這篇文章主要介紹“Python+Empyrical如何實現計算風險指標”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“Python+Empyrical如何實現計算風險指標”文章能幫助大家解決問題。

1.準備

開始之前，你要確保Python和pip已經成功安裝在電腦上,如果沒有，可以訪問這篇文章：超詳細Python安裝指南 進行安裝。

(可選1) 如果你用Python的目的是數據分析，可以直接安裝Anaconda，它內置了Python和pip.

(可選2) 此外，推薦大家用VSCode編輯器，它有許多的優點

為了實現識別貓的功能，我們需要安裝 paddlepaddle, 進入他們的官方網站就有詳細的指引

請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴：

1. Windows 環境 打開 Cmd (開始-運行-CMD)。

2. MacOS 環境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。

3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install empyrical

2. Empyrical 基本使用

計算最大回撤，你只需要從 empyrical 庫中引入 max_drawdown ，將數據作為參數傳入計算，一行代碼就能實現：

import numpy as np
from empyrical import max_drawdown

returns = np.array([.01, .02, .03, -.4, -.06, -.02])

# 計算最大回撤
max_drawdown(returns)
# 結果：-0.4472800000000001

同樣地，如果你需要計算alpha和beta指標：

import numpy as np
from empyrical import alpha_beta

returns = np.array([.01, .02, .03, -.4, -.06, -.02])
benchmark_returns = np.array([.02, .02, .03, -.35, -.05, -.01])

# 計算alpha和Beta值
alpha, beta = alpha_beta(returns, benchmark_returns)
print(alpha, beta)
# 結果：-0.7960672549836803 1.1243025418474892

如果你想要計算夏普率，同樣也是一行代碼就能解決，只不過你需要注意這幾個參數的意義：

import numpy as np
from empyrical import sharpe_ratio

returns = np.array([.01, .02, .03, -.4, -.06, -.02])

# 計算夏普率
sr = sharpe_ratio(returns, risk_free=0, period='daily', annualization=None)
print(sr)
# 結果：-6.7377339531573535

各個參數的意義如下：

3.更多的指標

Empyrical 能提供使用的指標非常多，這里就不一一介紹了，基本上用法都和夏普率的計算方法差不多，這里介紹他們的方法和參數。

3.1 omega_ratio

empyrical.omega_ratio(returns, risk_free=0.0, required_return=0.0, annualization=252)

3.2 calmar_ratio

empyrical.calmar_ratio(returns, period='daily', annualization=None)

3.3 sortino_ratio

empyrical.sortino_ratio(returns, required_return=0, period='daily', annualization=None, _downside_risk=None)

關于“Python+Empyrical如何實現計算風險指標”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識，可以關注億速云行業資訊頻道，小編每天都會為大家更新不同的知識點。