α收益收益量化投资中的 α(收益)和β(收益)最早是从CAPM模型中衍生出来的概念。一个资产投资组合的实际收益率可以用如下回归方程度量: 根据上述公式,可以将资产组合收益率分为两部分:α收益:由CAPM模型计算得出的因承担系统(市场)风险而获得的收益补偿 α策略&β策略α策略:属于主动型投资策略,通过对系统性风险进行度量并将其分离,从而获取超额绝对收益(即收
转载 2024-08-31 23:16:03
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目录QuantLib 金融计算——收益率曲线之构建曲线(3)概述估算期限结构的步骤读取样本券数据一些基本配置配置 *Helper配置期限结构估算期限结构汇总结果当前实现存在的问题与对策参考文献附录扩展阅读如果未做特别说明,文中的程序都是 python3 代码。QuantLib 金融计算——收益率曲线之构建曲线(3)载入 QuantLib 和其他包:import QuantLib as ql imp
目录QuantLib 金融计算——收益率曲线之构建曲线(1)概述YieldTermStructureDiscountCurveDiscountCurveZeroCurveZeroCurve扩展阅读如果未做特别说明,文中的程序都是 Python3 代码。QuantLib 金融计算——收益率曲线之构建曲线(1)概述理论和实践上有多种方法可以构建与市场一致的收益率曲线,背后的方法论取决于市场上的可获得金
记录http://blog.sina.com.cn/s/blog_73b339390102yoio.html PE:市盈率 = 股价 / 每股盈利 PEG:(市盈率相对盈利增长比率/市盈增长比率) PEG=PE/(企业年盈利增长*100) PB:市净率=股价 / 每股净资产 PS:市销=股价 / 每股收入=总市值 / 销售收入 ROE:净资产收益率=报告期净利润/报告期末净资产 EPS:
目录 Convexity Bias and the Yield CurveINTRODUCTIONBASICS OF CONVEXITY What Is Convexity and How Does It Vary Across Treasury Bonds?Volatility and the Value of ConvexityCONVEXITY, YIELD CURVE AND EXPE
# 学习如何使用 Python 实现“万得收益率曲线” Python 是金融数据分析中常用的编程语言。本文将详细介绍如何使用 Python 实现万得的数据收益率曲线。我们的目标是让初学者能够了解整个流程,并掌握实现收益率曲线的基本技巧。 ## 整体流程 首先,我们需要明确整个实现过程。以下是主要的步骤和对应的解释: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 导入所需的
原创 2024-08-15 04:01:49
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在金融领域,简单收益率和对数收益率 (Logarithmic Returns) 是两种常用的收益计算方法。简单收益率通常用于计算资产价格变化的直接比例,而对数收益率则更适合用于风险管理和收益率的统计分析。下面我将系统化地记录如何在 Python 中计算简单收益率和对数收益率的过程。 ## 环境准备 在开始之前,需要准备好执行代码的环境。我们将使用 Python 和一些常用的数据科学库(如 Nu
原创 6月前
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在金融数据分析的世界中,计算日收益率、月收益率和年收益率是不可或缺的环节。我们要使得这部分尽可能简单,与此同时通过合适的方法和工具来帮助我们精确且有效地进行计算。接下来,我们将一步一步探索如何使用Python进行这些计算,包括备份策略、恢复流程等环节。 ## 备份策略 在处理金融数据时,优良的备份策略是必须的。我们使用流程图展示备份的逻辑流程: ```mermaid flowchart TD
Hello 大家好,我是一名新来的金融领域打工人,日常分享一些python知识,都是自己在学习生活中遇到的一些问题,分享给大家,希望对大家有一定的帮助!今天给大家讲讲如何计算股票或者基金的净值曲线,什么是净值曲线呢?净值曲线是一组时间序列的曲线,其含义表示为股票或基金在不同时间的价值相对于期初的价值的倍数。可以这么理解:比如说期初的1元钱,那么如果你在某个时间点手里的净值是1.4元钱,那么就意味着
自然对数e是用来干嘛的?e与投资复利有什么关系吗?很多小伙伴都很奇怪自然对数这个e到底是在干啥的,为什么会搞出来这个这么一个常数,他有什么特别的吗?e的产生有很多历史资料可以查阅,主要是e和对数表的发明省去了很多计算量,尤其是之前天文学的计算量,但我们其实平时用不着这个,也很少需要再去计算天文数据。最近我在研究基金定投,发现e给我们提供了一个边界。投资的魔力就在于其复利,通过和时间做朋友,复利就会
# 使用 Python 计算日收益率与月收益率 在金融数据分析中,常常需要计算收益率来评估资产的表现。本文将指导你如何使用 Python 来实现从日收益率计算到月收益率的过程。通过这一过程,你将熟悉基本的 Python 数据处理和数学计算。 ## 整体流程 我们将整个过程分为几个步骤,如下表所示: | 步骤 | 描述 | |------|------
原创 8月前
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Hello 大家好,我是一名新来的金融领域打工人,日常分享一些python知识,都是自己在学习生活中遇到的一些问题,分享给大家,希望对大家有一定的帮助!相信有很多小伙伴在平时的金融数据分析中肯定有遇到需要计算股票每日的收益率的情况,那么如何通过python来计算股票的收益率呢?就比如你今天有20元钱的股票,明天股票变成了30元钱,那么你的收益率就是(30-20)/ 20 = 0.5,这就是简单收益
转载 2023-07-31 09:55:47
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目录QuantLib 金融计算——收益率曲线之构建曲线(4)概述三次样条函数与期限结构knots 的选择实现三次样条函数实现拟合方法测试参考文献扩展阅读如果未做特别说明,文中的程序都是 C++11 代码。QuantLib 金融计算——收益率曲线之构建曲线(4)本文代码对应的 QuantLib 版本是 1.15。相关源代码可以在 QuantLibEx 找到。概述QuantLib 中提供了用三次 B
转载 2024-01-25 22:31:59
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利率预测模型带来的启示在《利率预测模型系列之一:简单的N-S 模型运用》中,我们对收益率曲线预测模型进行了简单介绍,该模型能够给我们提供较好的利率及收益率曲线预测效果。当然,在理论上,还有更多更复杂的利率预测模型的表现可能较DNS模型更好,不过,我们本篇文章的重点在于如何从这些预测结果中寻找有趣的信息或启示,因此,我们暂时不对其它更复杂的利率预测模型进行测算。在本篇文章中,我们首先再来回顾一下DN
转自百度百科超额收益率超额收益率是指超过正常(或预期)收益率收益率,它等于某日的收益率减去投资者(或市场)当日要求的正常(预期)收益率之差。超额收益率是股票的实际收益率与其正常收益率的差,其中正常收益率是在该事件不发生时的预期收益率。这里我们采用上述的参数估计期数据来估计正常收益率,此处选用市场模型,其表述为: Rit = αi + βiRim + εit其中,Rit是股票i在t时期...
原创 2021-06-29 15:07:16
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目录 QuantLib 金融计算——收益率曲线之构建曲线(2)YieldTermStructure问题描述Piecewise**分段收益率曲线的原理Piecewise**FittedBondDiscountCurveFittedBondDiscountCurveFittedBondDiscountCurveFittingMethod拟合曲线 如果未做特别说明,文中的程序都是 Python3
用EXCEL计算财务内部收益率如下所示:项目的内部收益率是衡量项目财务效益的一个重要指标,它是在项目财务现金流量表的基础上计算而得出的,但是由于计算量大,往往是多种经营项目的可行性研究报告和实施计划编写中令人头痛的工作。笔者用EXCEL编写的项目财务现金流量表和内部收益率计算表很容易地解决了这个问题,不需要计算器和草表,自动计算出累计净现值和内部收益率。下面分步介绍如何用EXCEL计算财务内部收益
股票收益率计算和风险控制的实现在进行股票投资时,计算收益率和进行风险控制是非常重要的。本文将介绍一个与此相关的函数:radio_day_cal()。radio_day_cal()函数def radio_day_cal(last_day, sheet_name, df_dict, code_list, new_list): i = 0 days_work = stock_parse.
1.原因核心就是对于单一投资品的收益率,对数收益率时序可加;对于不同投资品的截面收益率,应该用百分比收益率,因为它在截面上有可加性;另外对数收益率对建模有帮助。2.解释如果我们考察单一投资品在总共 T 期内的表现,那应该用对数收益率,而非算数收益率。算术平均值不能正确的反应一个投资品的收益率。比如一个投资品今年涨了 50%,明年跌了 50%,它的算数平均收益率为 0;但事实上,两年后该投资品亏损了
转载 2023-05-18 14:07:12
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案例分析:债券定价与收益率的Matlab 实现一、计算公式(一)债券价格计算1、一次还本付息债券的定价公式(1 + )P =(1 + )其中, 为债券面值, 为票面利率,r 为必要收益率/到期收益率/贴现,T 是债券期限。2、附息债券的定价公式××= ∑ + ×=1 (1 + ) (1 + )× 1= [1 − (1 + /) × ] + (1 + /) ×其中, 为债券面值, 为票面利率,r
转载 2023-09-06 16:45:05
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