Python量化交易实战-20可视化比较3只股票的夏普比率

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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”。

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创建CompareSharpRadio.py文件

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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:

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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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