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一、比较3只股票的夏普比率
比较3只股票的夏普比率,夏普比率在之前的课程中已经介绍过了。
利用matplotlib
这样的可视化图库去可视化3只股票的夏普比率,帮助我们更好的理解夏普比率这个风险收益率的指标。
二、实战
首先,我们先把之前的一个文件重命名一下,之前叫做:strategy.py
它存放在Strategy
这个文件夹下,我们将这个文件命名为“base.py
”。
创建CompareSharpRadio.py
文件
import sys,os
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)
import Data.Stock as st
import Strategy.base as stb
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#计算3只股票的数据(比亚迪、宁德时代、隆基)
codes = ['002594.XSHE', '300750.XSHE', '601012.XSHG']
#存放sharp的容器
sharps = []
for code in codes:
data = st.get_single_price(stock_code=code, timefrequency='daily', start_date='2018-10-01', end_date='2021-05-19')
# 计算每只股票的夏普比率
dailySharp, annualSharp = stb.calculate_sharp(data)
sharps.append([code, annualSharp])
# 可视化3只股票并比较
sharps = pd.DataFrame(sharps, columns = ['code', 'sharpe']).set_index('code')
print(sharps)
sharps.plot.bar(title='compare annual sharp ratio')
plt.xticks(rotation=30)
plt.show()
运行结果:
我们获取到了比亚迪、宁德时代、隆基3
只股票2018
年到2021
年的数据,从单纯的annual sharp radio
。哪个相对于风险的得到的回报是最高的?就是第3只股票.
右边(隆基)> 中间(宁德时代) > 左边(比亚迪)
到这里我们就完成了3只股票夏普率的比较。
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