data.csvyccr文件中存储了股票的信息， 其中第4-8列,即EXCEL表格中的D-H列,

分别为股票的开盘价,最高价,最低价,收盘价,成交量。

分析角度:

计算成交量加权平均价格

概念:成交量加权平均价格,英文名VWAP(Volume-Weighted Average Price,成交量加权平均价格)是一个非常重要的经

济学量,代表着金融资产的“平均”价格。 某个价格的成交量越大,该价格所占的权重就越大。VWAP就是以成交量为权重计算出来的加权平均值。

计算最大值和最小值: 计算股价近期最高价的最大值和最低价的最小值

计算股价近期最高价的最大值和最小值的差值;----(极差)

计算股价近期最低价的最大值和最小值的差值

计算收盘价的中位数

计算收盘价的方差

计算对数收益率， 股票收益率、年波动率及月波动率

***收盘价的分析常常是基于股票收益率的。

股票收益率又可以分为简单收益率和对数收益率。

简单收益率：是指相邻两个价格之间的变化率。

对数收益率：是指所有价格取对数后两两之间的差值。

# [1, 2,3 4] ======>[-1, ]

***使用的方法: NumPy中的diff函数可以返回一个由相邻数组元素的差值构成的数组。

不过需要注意的是，diff返回的数组比收盘价数组少一个元素。

***在投资学中,波动率是对价格变动的一种度量,历史波动率可以根据历史价格数据计算得出。计算历史波动率时,需要用

到对数收益率。

年波动率等于对数收益率的标准差除以其均值,再乘以交易日的平方根,通常交易日取252天。

月波动率等于对数收益率的标准差除以其均值,再乘以交易月的平方根。通常交易月取12月。

获取该时间范围内交易日周一、周二、周三、周四、周五分别对应的平均收盘价

平均收盘价最低,最高分别为星期几

import numpy as np
print("*******************1.计算成交量加权平均价格***************************")
params1 = dict(
fname="doc/data.csv",
delimiter=",",
usecols=(6, 7),
unpack=True)
# delimiter 分隔符 usecols 6-7列
# 收盘价,成交量，**params1 解包字典
endPrice, countNum = np.loadtxt(**params1)
# print(endPrice, countNum)
# average加权平均值
VWAP = np.average(endPrice, weights=countNum)
print("1. 计算成交量加权平均价格：", VWAP)
输出：
*******************1.计算成交量加权平均价格***************************
1. 计算成交量加权平均价格： 350.5895493532009
print("*****************2.计算最大值和最小值**************************")
params2 = dict(
fname="doc/data.csv",
delimiter=",",
usecols=(4, 5),
unpack=True)
# 最高价和最低价
highPrice, lowPrice = np.loadtxt(**params2)
# 最高价的最大值和最低价的最小值
print("2.最高价的最大值： ", highPrice.max())
print("2.最低价的最小值： ", lowPrice.min())
输出：
*****************2.计算最大值和最小值**************************
2.最高价的最大值： 364.9
2.最低价的最小值： 333.53
print("********************3.最大值和最小值的差值**************************")
# 计算股价近期最高价的最大值和最小值的差值;----(极差)
# 计算股价近期最低价的最大值和最小值的差值
print("3. 近期最高价的极差： ", np.ptp(highPrice))
print("3. 近期最低价的极差： ", np.ptp(lowPrice))
print("*******************4. 计算收盘价的中位数***************************")
# 计算收盘价的中位数
print("4. 计算收盘价的中位数:", np.median(countNum))
print("********************5. 计算收盘价的方差**************************")
# 计算收盘价的方差
print("5. 计算收盘价的方差:", np.var(endPrice))
输出：
********************3.最大值和最小值的差值**************************
3. 近期最高价的极差： 24.859999999999957
3. 近期最低价的极差： 26.970000000000027
*******************4. 计算收盘价的中位数***************************
4. 计算收盘价的中位数: 16557250.0
********************5. 计算收盘价的方差**************************
5. 计算收盘价的方差: 50.126517888888884
print("************************6. 对数收益率、年波动率、月波动率***********************************")
# 简单收益率：两两之差
simpleReturn = np.diff(endPrice)
print(simpleReturn)
# 对数收益率: 所有价格取对数后两两之间的差值。
logReturn = np.diff(np.log(endPrice))
print("6. 对数收益率:", logReturn)
# 年波动率等于对数收益率的标准差除以其均值,再乘以交易日的平方根,通常交易日取252天。
annual_vol = logReturn.std()/logReturn.mean()*np.sqrt(252)
print("6. 年波动率:", annual_vol)
# 月波动率等于对数收益率的标准差除以其均值,再乘以交易月的平方根。通常交易月取12月。
month_vol = logReturn.std()/logReturn.mean()*np.sqrt(12)
print("6. 月波动率:", month_vol)
输出：
************************6. 对数收益率、年波动率、月波动率***********************************
6.简单收益率： [ 3.22 5.71 -0.71 -0.88 3.06 5.38 3.32 2.96 -3.62 2.31
2.33 0.72 3.23 -4.83 -7.74 -11.95 4.01 0.26 5.28 5.05
-3.9 2.81 7.44 0.44 -4.64 0.4 -3.29 -5.8 5.32]
6. 对数收益率: [ 0.00953488 0.01668775 -0.00205991 -0.00255903 0.00887039 0.01540739
0.0093908 0.0082988 -0.01015864 0.00649435 0.00650813 0.00200256
0.00893468 -0.01339027 -0.02183875 -0.03468287 0.01177296 0.00075857
0.01528161 0.01440064 -0.011103 0.00801225 0.02090904 0.00122297
-0.01297267 0.00112499 -0.00929083 -0.01659219 0.01522945]
6. 年波动率: 129.27478991115134
6. 月波动率: 28.210071915112593
做第七题时需要知道如何获取星期数：
print("***********************7.周一到周五的平均收盘价***********************")
def get_week(date):
"""根据传入的日期28-01-2011获取星期数, 0-星期一"""
from datetime import datetime
# 默认传入的不是字符串， 是bytes类型;
date = date.decode('utf-8')
return datetime.strptime(date, "%d-%m-%Y").weekday()
params3 = dict(
fname="doc/data.csv",
delimiter=",",
usecols=(1, 6),
converters={1: get_week},
unpack=True)
# 星期数和收盘价
week, endPrice = np.loadtxt(**params3)
allAvg = []
for weekday in range(5):
average = endPrice[week == weekday].mean()
allAvg.append(average)
print("7. 星期%s的平均收盘价：%s" % (weekday + 1, average))

输出：

*********************8.最高、最低平均收盘价星期*************************

8.平均收盘价最低是星期 5

8. 平均收盘价最高是星期 3