组合净值计算python

❶ python：怎么将"列表嵌套字典"转换成理想的DataFrame

❷ 用Python抓取天天基金网基金历史净值数据

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本文将介绍如何利用Python爬取天天基金网的基金历史净值数据。通过访问特定的API链接，我们能够获取到指定基金在指定日期段内的净值信息。例如，获取代码为110022的易方达消费行业基金在2019年1月1日至2月13日之间的基金净值数据。

在获取数据时，需注意链接中的参数设置。其中，pages和curpage参数分别指示总页数和当前页数。在爬取数据时，必须考虑到这些参数，确保获取完整数据集，而不仅仅是一部分。

基金的单位净值和累计净值是投资者关注的重要指标。单位净值等于总净资产除以基金份额，可被视为基金的市场价值。累计净值则反映基金自成立以来的总收益，包括分红。从交易角度，投资者在购买基金时，其份额将根据购买日的基金净值进行确认，而在交易日结束后的确认则基于次日的基金净值。

通过爬取招商中证白酒指数分级（161725）2018年的基金数据，我们可以进行深入分析。观察单位净值、累计净值及日增长率，揭示了去年基金市场的整体表现。从数据中可以看出，2018年基金市场经历了一波较为惨淡的走势，尤其是下半年，整体呈现下跌趋势。日增长率的波动分布显示，下半年的波动幅度较大，特别是在11月份前后的几个交易日，市场经历了大幅的涨跌。

分析累计净值-单位净值的变化情况，我们可以发现，在2018年发生了两次变动，分别发生在7月初和12月中旬。通过查询天天基金网站，我们了解到在12月17日发生了基金份额折算，而7月5日并无具体事件记录。这些变动可能与基金的分红或折算有关。

为了实现这一过程，我们编写了一段Python代码。代码将帮助我们自动获取指定时间段的基金净值数据，进行数据处理，并生成分析图表。通过代码的执行，我们可以直观地理解基金在特定时间段内的表现，为投资决策提供数据支持。

❸ 资产收益率与风险（含python代码）

不同的资产会带来不同的收益，其中一种形式是资产价格变动产生的收益，称为资本利得。资本利得可以是正的收益（利得），也可以是负的收益（损失）。

除了资本利得，还有其他形式的收益，比如房产的租金、股票的分红、债券的利息等。

期间投资收益除以期初成本，即可得到期间收益率（holding period return）。

计算收益率的公式未考虑成本。

预期收益率（expected rate of return）是投资人在投资某资产之前，预估未来可能会得到的收益率水平，是一种事前（ex ante）的收益率。实际收益率（realized return）是投资人在投资某资产之后，实际（ex post/ realized）所得到的收益率。

单期简单收益率（one period simple return）为[公式]

简单毛收益率（simple gross return）为[公式]

如果知道一个时间序列，即可以对[公式]进行求解。

多期简单收益率：若投资者在t-k（t>k）期以P{t-k}的价格购入资产，而在t期以P_t的价格卖出该资产，则k期简单收益率的公式为：[公式]

在资产中，通常用期来作为收益率的统计口径，而不考虑实际的天数，在非交易日时常常直接略去。

[[need to be completed]]: shift的用法,pd.merge的用法

单期与多期简单收益率之间的关系：[公式][公式]其不等于两个单期收益率的直接相加，而是体现了复利（compound）的概念：

[公式]

由多期收益率计算单期收益率：年化收益率。投资人持有的资产时间为T期，获得的收益率为R_t，一年一共有m个单期（比如以月为单期，一年有12个月），则该资产的年化收益率为：[公式]

年化收益也可以通过下面的公式进行计算：[公式]

考虑股利分红的简单收益率：发放股利的方式一般有两种：连续复利收益率（continuous compounding）

投资期数趋向于无穷大，不同期之间的时间间隔无穷小，分分秒秒都在复利。

也就是说，我在初始投入A的资金，T期后的资金是[公式]，那么只看一期，记[公式]为t是的单期收益率，[公式]为t时的连续复利收益率，即[公式]

[公式]为单期的连续复利收益率

多期连续复合收益率：[公式]

单期与多期连续复合收益率：[公式][公式]

资产风险的来源：在金融资产上，风险指的是获得收益的不确定性，通常以实际收益与期望收益的偏离来表示。

市场风险：系统性风险，指能够对所有金融资产产生影响的风险，市场风险通常源自未能预料到的，能够针对整体经济产生巨大冲击的大事件。

利率风险：从宏观意义上来说，利率是资金供应总量达到均衡时的借贷价格；从微观上看，利率对投资人意味着收益；而借款人则是获取资金的成本。

汇率风险：汇率是两国货币之间兑换的比例，也可以说是用一国货币表示的另一国货币的价格。汇率风险是指由于汇率变动而产生的资产价格波动的风险。

流动性风险：指金融资产能够以一个公平的价格顺利变现的能力，流动性风险指由于金融资产的变现能力不同而对投资者造成损失的可能性。

信用风险：违约风险，指债务人由于财务状况出现问题或是失信问题不能及时按照合同规定偿还投资人本金和利息，只是投资者蒙受损失。

通货膨胀风险：营运风险

资产风险的测度：用风险量度风险是由Markowitz在1952年发表其均值-方差投资组合理论中提出来的。

[公式]

若R为离散分布：[公式]

若R为连续分布[公式]

该方法主要的弊端：下行风险

Roy于1952年发表第二篇关于投资组合的论文，其中用下行偏差（Downside Deviation）来度量风险的方法。计算下行风险时，一个最重要的目标变量就是目标收益率，通常使用最低收益率（minimum acceptable rate of return，MARR)代表，MARR可以是无风险收益率，也可以是0，或是资产收益率的平均值。

[公式]

更好的原因：风险价值（value at risk）

最早由摩根大通公司（J.P. Morgan）在1994年通过网络公开发表。 Jorion(2005)的定义："VaR是给定置信水平和目标时段下预期的最大损失（或最坏情况的损失）"，换句话说，就是市场正常波动的条件下、在一定概率水平\alpha%下，某一金融资产或金融资产组合的[公式]在未来特定的一段时间 [公式]最大的可能损失，可以用数学公式表达为：

[公式]

其中[公式]为金融资产或金融资产组合在风险估计期间 [公式]内的价值变动量（取负值为损失，取正值为收益），为置信水平。[公式]为金融资产或金融资产组合在风险估计期间 [公式]内的价值变动量（取负值为损失，取正值为收益），为置信水平。

某金融机构计算出它持有的某一投资组合的VaR为X，这就意味着该机构有95%的把握相信他所持有的这份投资组合在未来\Delta t的最大损失金额不会超过X。

VaR的估算方法：[公式]

期望亏空：VaR在金融业得到了广泛的应用，但是也有其缺点，为了弥补其缺点，学者们提出用期望亏空（Expected Shortfall，ES）来衡量风险。与VaR的衡量风险的方式类似，期望亏空考虑的是超过VaR水平损失的期望值，也就是最坏的[公式]损失的平均值，可以用数学公式表达为：

[公式]

期望亏空是VaR的变形，一次继承了其优缺点

最大回撤：实务上经常会用最大回撤（Maximum Drawdown,MDD）来衡量投资（特别是基金）的表现，先来了解一下什么是回撤（Drawdown）

某资产（或投资组合）在时刻T的回撤指资产在（0，T）的最高峰值与现在价值P_t之间的回落值，用数学表达式：

[公式]

对应的回撤率为：

[公式]

知道回撤的含义之后，我们就可以来看看最大回撤了，资产在T时刻的最大回撤MDD(T),就是资产在时段（0，T）内回撤的最大值，对应的数学公式为

[公式]

对应的最大回撤率为：

[公式]

该指标通常用来描述投资者在持有资产期间可能面对的最大亏损，最大回撤对于追高的投资人特别有指导意义。

实际上我们在使用的时候，P_t即可以视为净值的波动，可以用收益率连续乘积来进行表示。

❹ 【重磅】万矿的可视化利器——WindCharts，强势来袭！

【万矿可视化新宠】WindCharts震撼发布！

国内首个交互式可视化Python库，WindCharts由万矿量化云平台www.windquant.com独家推出。这款工具旨在解决Python可视化中的挑战，提供更便捷、高效的绘图体验。

WindCharts相较于Matplotlib、seaborn等工具，它不仅简化了复杂的代码编写，还能生成动态可视化图，让你在研究中深入分析细节。不仅限于K线图、饼图等常见图表，还有热力图、线型图、雷达图等丰富选择，如展现平安银行的K线走势与布林带，或者直观展示人工智能相关概念股的关系。

使用WindCharts，你可以轻松创建日历图追踪大盘涨跌，或通过堆叠条形图对比基金持仓。此外，它还支持回测策略后的净值组合与每日回撤图形，让你的量化分析更加全面。

想要了解更多WindCharts的强大功能和使用教程，访问万矿平台官网www.windquant.com，或加入我们的交流群，包括iWind交流群46324和QQ群465776969。已注册Wind账号的用户可以直接享受高级权限，未注册的个人用户也可以通过网页版免费注册。

❺ 基金净值走势图怎么做

基金净值走势图制作步骤

一、明确数据

制作基金净值走势图前，需要收集基金的净值数据，包括日期和对应的净值。数据的准确性和完整性直接影响走势图的质量。

二、选择合适的工具

推荐使用Excel、Python等工具进行基金净值走势图的制作。这些工具具有丰富的数据处理和图表制作功能，可以满足制作需求。

三、制作步骤

1. 打开选定工具，导入收集到的基金净值数据。

2. 选择合适的图表类型，如折线图，能直观地展示基金净值的走势。

3. 在图表中添加数据标签，以便更清楚地了解每个时间点的基金净值。

4. 根据需要调整图表的样式和颜色，使其更加美观和易于理解。

四、注意事项

1. 在制作过程中要确保数据的准确性，避免因数据错误导致走势图失真。

2. 走势图的时间轴要合理设置，以便展示基金在不同时间段的净值变化。

3. 可以添加一些辅助元素，如均线、趋势线等，以更深入地分析基金净值的走势。

基金净值走势图能够直观地展示基金净值的变化情况，帮助投资者了解基金的收益情况和风险水平。通过制作基金净值走势图，可以更好地进行投资决策。

❻ Python | 计算证券投资的持有期收益率和滚动收益率

本文以基金投资为例，应用Python计算基金产品的滚动收益率和持有期收益率，详细阐述了基本概念与编程实现。
一、扩展窗口与滚动窗口

持有期（Holding Period）是指投资者持有某种证券的时期。证券的持有期收益率，即证券在持有期间的累计收益。滚动窗口收益率是指在固定长度的时间窗口内计算的收益率，用于评估投资策略在不同时间段的表现。滚动窗口的大小决定了滚动收益率的计算周期，对于投资者选择投资对象具有参考意义。滚动窗口的概念常在投资分析中提及，例如“任意时点买入某基金，持有N年的平均收益率为xxx”。
二、Python实现

Pandas库的 DataFrame.rolling 函数提供了一种简便的计算移动窗口统计数据的方法。此函数允许设置时间窗的大小、最小观测值数量、窗口的居中位置、窗口类型、计算对象等参数。此外，pyfinance库中的 TSeries.rollup 函数也提供了计算滚动收益率的功能。通过自行编写代码，可以灵活调整窗口宽度计算滚动收益率。本文利用2021至2022年期间每交易日的后复权单位净值数据，对两只基金进行分析。结果展示了两基金的持有期收益率和30个交易日的滚动收益率。滚动收益率在[公式]日至[公式]日的持有期收益率。如，005827.OF在2021年2月23日的滚动收益率为9.4%，即从2021年1月6日持有至2021年2月23日的累计收益率。比较手工与程序结果，验证了程序的准确性。分析显示，002340.OF的整体表现优于005827.OF，两者差距自2021年下半年逐渐拉开。005827.OF在2021年7月至9月期间的亏损显着，影响了整体收益。滚动收益率还揭示了005827.OF短期内的回撤较大。每个滚动窗口的业绩对基金的生命周期至关重要，投资决策需细致考量。