用python进行股票数据分析,用python分析股票数据

　　一.实验的目的

　　掌握CAMP相关概念，掌握量化选股方法，掌握收益及收益计算2。实验内容。

　　(1)基于输入数据，用python编程拟合CAPM方程；

　　(2)解释拟合结果。)有阿尔法回报吗？贝塔收益？比较一下，根据你的理解，分析一下这五只股票为什么会有这样的差异。

　　)3)映射程序的执行结果。

　　)4)附加密码后。

　　三。实验步骤

　　1.准备工作

　　安装tushare库

　　安装statsmodels库

　　查一下贵州茅台的股票代码

　　中国石油股票编号查询

　　五粮液股票代码查询

　　泸州老窖股份有限公司股票编号查询

　　查询招商银行的股票编号

　　美的集团股票编号查询

　　2.五家企业的CAMP模型拟合代码简介

　　先写功能模型阵营(代码，名称)。传递的参数code是企业的股票编号，name是企业的名称。

　　从tushare第三方数据库获取2018-01-01至2021-01-01的上证指数及企业数据。

　　Sh=ts.get_hist_data(sh，start=(2018-01-01)，end= 2021-01-01))stock=ts . get _ hist将采集到的数据合并成data ret _ merge=PD . merge(data frame

　　RF _ year=0.04 # 2018年中国三年期国债年化收益率折算成无风险利率RF=(1RF_year) * * (1/365)年利率计算风险溢价。

　　Eret=ret_merge-RfEret.head()是一个有两个风险溢价的散点图。

　　PLT.scatter (eret.values [:0]，eret.values [:1]) plt.show)使用线性回归的最小二乘法来拟合CAPM模型。

　　MD _ CAPM=sm . ols(eret . p _ change _ y[1:]，sm . add _ constant)eret . p _ change _ x[1:]))reset

　　贵州茅台酒CAMP模型的拟合结果

　　贵州茅台年味

　　贵州茅台的程序计算结果如图。

　　贵州茅台与市场风险溢价散点图

　　4.结果分析和解释

　　首先，综合来看，表1中显示了6只股票。

　　完整代码 Python 3.7-coding:UTF-8-* @ project-file:code-camp @ ide:py charm @作者：杨侯炜@ user 215:41:37 @ last editor 3360 importpanandd aspltimportstatsmodels . pyplotaspltimportstatsmodels .Ode，name): #资本资产导入定价模型(CAPM) ri-RF=*(RM-RF) #流通股数据sh=ts.get_hist_data(sh ，start=) Get start=2018-01-01 ，End=2021-01-01企业3年股票数据ret _ merge=PD . merge(how= inner of PD . data frame(sh . p _ change to Get PD . data frame)股票。(#计算日无风险利率Rf _ year=0.04 #)2018年中国三年期国债年化收益率无风险利率RF=(1RF_year) * *()计算折算成风险溢价为3，360RI-RFERET=ret _ merge-RFERET。Head (#)，并生成两个风险溢价的散点图。并生成相关的PLT . scatter(eret . values[3:]view eret。瓦特)工厂。显示(#用最小二乘法线性回归，拟合CAPM模型MD _ CAPM=sm . ols(eret . p _ change _ y[1:])n { } CAMP calls”。格式(名称)”(打印)(结果。总结)(if _ name _= _ main _ 360)以便调用企业的阵营。

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