绘图
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
##Matplotlib是一个用于绘制数据可视化的Python库。它提供了一种类似于Matlab的绘图接口，可以用于生成各种静态、动态、交互式的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。
###Matplotlib具有强大的功能和灵活的可定制性，可以满足各种数据可视化的需求。
from pylab import mpl
##pylab是一个Python库，用于科学计算，数据分析和绘图。它是Matplotlib库的一个模块，提供了类似于MATLAB的绘图接口。
##pylab库结合了NumPy库和Matplotlib库的功能，使得用户可以使用简单的命令来创建和定制各种类型的图形。
mpl.rcParams['font.sans-serif']= ['SimHei']
##这段代码的意思是设置matplotlib图表的默认字体为"SimHei"，即使用"SimHei"字体来显示中文。
mpl.rcParams['axes..unicode _minus']= False
## mpl.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False是Matplotlib库中的一个配置参数，用于设置轴标签是否显示减号的Unicode字符。应该是不显示负轴的意思
index_data = pd.read_excel('C:/desktop/a.xlsx', sheet_name = "sheet1", header = 0, index_col = 0)
## 数据的第一行将被作为列名，第一列将被作为行索引。读取的数据将被存储在名为index_data的Pandas DataFrame中。
index_data.plot(subplots= True, layout = (2,2), figsize = (10, 10), fontsize = 13, grid = True)
##这行代码是用来绘制一个包含4个子图的图表，并设置图表的布局为2行2列。
##其中，参数subplots=True表示创建子图，layout=(2,2)表示布局为2行2列，figsize=(10,10)表示图表的大小为10x10英寸，fontsize=13表示字体的大小为13，grid=True表示显示网格线。
随机数
##预期收益率
x = np.random.random(5) ##这些随机浮点数的范围在0到1之间。
weights = x/np.sum(x) #broadcasting
print(weights)
round(sum(weights,2) #检验
方差
(data/data.iloc[0]).plot(figsize = (8,6)) ##根据第一行进行归一化
R = np.log(data/data.shift(1)) ###data.shift(1)将数据框中的每一列向下移动一行，并将第一行的值替换为缺失值。
####对数收益率
R = R.dropna()
R = R.describe()
R.hist(bins = 40, figsize = (10, 10)) #其中参数bins=40表示将数据分成40个区间，每个区间表示一个柱子
R_mean = R.mean()*252
R_cov = R.cov()*252
R_corr = R.corr()
R_vol = R.std()*mp.sqrt(252)
R_port = np.sum(weights * R_mean) #投资组合预期收益率
vol_port = np.sqrt(np.dot(weights, np.dot(R_cov, weights.T))) ###投资组合方差
模拟有效前沿
Rp_list = [] ##列表是Python中用来存储多个值的数据结构，可以存储不同类型的数据。
Vp_lisp = []
for i in np.range(1000):
x = np.random.random(5)
weights = x/sum(x)
Rp_list.append(np.sum(weights*R_mean))
Vp_list.append(np.sqrt(np.dot(weights, np.dot(R_cov, weights.T))) )
plt.figure() ###用于创建一个新的图形窗口
plt.scatter(Vp_list, Rp_list)
plt.xlabel((u'波动率',fontsize = 13）
plt.ylabel((u'收益率',fontsize = 13, rotation = 0） ##rotation=0表示标签不旋转
plt.xticks(fontsize = 13) ###设置x轴刻度的字体大小
plt.yticks(fontsize = 13)
plt.xlim(0.1, 0.28) ###用于设置x轴的取值范围
plt.ylim(-0.1, 0.2)
plt.title(u'投资组合收益率与波动率的关系', fontsize= 13)
plt.grid('True') #plt.grid(‘True’)用于显示图形的网格线
plt.show() ###plt.show()用于显示图形
最优解 optimize包
import scipy.optimize as sco
def f(w):
w = np.array(w) #将变量w转换为NumPy数组
Rp_opt = np.sum(w*R_mean)
Vp_opt = np.sqrt(np.dot(w, np.dot(R_cov, w.T)))
return np.array([Rp_opt, Vp_opt])
def Vmin_f(w):
return f(w)[1] ###读取第一个数字
cons = ({'type':'eq', 'fun':lambda x:np.sum(x)-1}, {'type':'eq', 'fun':lambda x:f(x)[0]-0.1})
###该变量用于optimize
bnds = tuple(0,1) ##以元组格式生成边界条件
fox x in range(len(R_mean))
results = scp.minimize(Vmin_f, lem