股票每日收益率计算

先导入收盘价数据：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('沪深300日收盘价.xlsx',index_col=[0],parse_dates=[0])
data

 

 

 

 

下面计算股票每日收益率，我们通过pct_change方法就可以实现股票每日收益率的计算，pct_chage函数的作用是用于：表示当前数据与先前数据的相差百分比，其中可以指定periods=n,表示当前数据与先前n个数据的相差百分比。

data['每日收益率'] = data['close'].pct_change(1)

 

 2.对数收益率的计算

其实在金融分析中计算股票每日收益率的方法除了简单收益率外还有一种方法：对数收益率。两者是有一定的区别的，简单收益率是用于描述相邻两个价格的变化率，而对数收益率是指所有价格取对数之后，两两之间的差值。

就比如你今天有20元钱的股票，明天股票变成了30元钱，那么你的简单收益率就是（30-20）/ 20 = 0.5，你的对数收益率就是ln(30)-ln(20) = in(30/20) = 0.41。

那么为什么会存在对数收益率这种表达形式呢？因为对数收益率是具有可加性的。如果你计算了5天的对数收益率，你想得到第5天相对于第1天的绝对收益率，那么你可以直接把这五天的对数收益率进行累加就可以得到，其累加之和就是股票在期末的净值，也就是第5天收盘价相对于第1天收盘价的倍数。

data['每日对数收益率'] = np.log(data['close'] / data['close'].shift(1)) #np.log什么都不写代表自然对数
## 或者
data['每日对数收益率1'] = np.log(data['close']).diff(1)
data

结果：

 

 3.进一步讨论对数收益率的可加性用于计算净值

# 将对数收益率列进行求和(累加)
data[['每日对数收益率']].sum().apply(np.exp)

 

 

那么这个时候我们股票的净值是多少呢？我们直接用期末的收盘价 / 期初的收盘价：0.85432

也就是说我们可以直接对数收益率进行累加，其累加之和就是股票在期末的净值，也就是期末的收盘价相对于期初的收盘价的倍数。

接下来我们试着通过计算对数收益率，来得到股票的每日净值，乘以1代表净值从1开始：

data['累计收益——对数'] = 1*data[['每日对数收益率']].cumsum().apply(np.exp)；

cumsum()cumsum函数是pandas的累加函数，用来求列的累加值。

这也就意味着，如果我们从2022-01-04起手中一直持有“沪深300”这支股票，那么直到2023-01-30这一天，我们在一开始手里的1元钱就会变成如今的0.854320元。

4.进一步讨论简单收益率用于计算净值

简单收益率计算净值其实是一个累乘的过程，也就是 P0(1+R)^t = Pt，其中R为每日收益率，t代表有多少日，代码里面乘以1代表净值从1开始：

data['累计收益'] = 1*(data['每日收益率']+1).cumprod(axis = 0)；cumprod数组元素的累积乘积

 

可以发现采用简单收益率计算净值其最后得到的结果和上面采用对数收益率计算结果一样；