Python金融数据分析与应用课件 第10章 不同投资组合下的收益率与波动率分析.pptxVIP

公众号：陈西设计之家。微信有哪些信誉好的足球投注网站即可。更多免费原创PPT模板以及教程设计作品源文件可以在公众号内无条件获取。不同投资组合下的收益率与波动率分析Python金融数据分析与应用（微课版）第十章

目录CONTENTS投资组合概述10.1数据预处理和描述性分析投资组合的收益率分析案例报告10.4探索股票的最优投资组合10.310.210.5

公众号：陈西设计之家。微信有哪些信誉好的足球投注网站即可。更多免费原创PPT模板以及教程设计作品源文件可以在公众号内无条件获取。10.1投资组合概述

10.1投资组合投资组合是一种金融策略，通过分散投资于不同资产（如股票、债券、现金等）来降低风险，实现投资者的财务目标。投资组合的定义投资组合构建涉及资产配置、行业配置和个股选择。资产配置是将资金分配到不同类型的资产中，以实现收益和风险的平衡。投资组合构建要素投资组合管理旨在最大化收益，同时控制风险。通过深入理解市场，识别资产间的相关性，实现收益与风险的平衡。投资组合管理目标投资组合定义与目标

10.1投资组合降低风险投资组合通过分散投资降低单一资产的风险，提高投资组合的稳定性和收益潜力。提高收益适应市场变化通过合理配置资产，投资组合可以优化收益，实现资金的增值。投资组合需要根据市场环境的变化进行调整，以适应不同的经济周期和市场条件。投资组合的重要性

公众号：陈西设计之家。微信有哪些信誉好的足球投注网站即可。更多免费原创PPT模板以及教程设计作品源文件可以在公众号内无条件获取。数据预处理和描述性分析10.2

10.2数据预处理和描述性分析10.2.1股票价格走势步骤1使用pandas读取Excel文件中的股票后复权收盘价数据，并将“日期”设置为DataFrame的索引。步骤2为了后续研究股票价格走势，以2019年第一个交易日的收盘价为参考，进行数据归一化处理。步骤3使用Matplotlib来绘制多线图，不同的线型代表不同的股票，以展示经过数据归一化处理后的股票价格走势。

10.2数据预处理和描述性分析10.2.1股票价格走势data=pd.read_excel(股票收盘价.xlsx)data=data.set_index(日期)normalized_df=data/data.iloc[0]plt.figure(figsize=(9,6))types=[-,--,-.,:]foriinrange(4):x=normalized_df.indexy=normalized_df.iloc[:,i]plt.plot(x,y,types[i])plt.xlabel(日期)plt.ylabel(归一化的股票价格)plt.legend(normalized_df.columns,loc=best,prop={size:8})plt.show()

10.2.2股票的日对数收益率stock_return=np.log(data/data.shift(1)).dropna()stock_return.head()10.2数据预处理和描述性分析计算股票的日对数收益率，日对数收益率反映了资产价格或投资组合价值在一天内的相对变化情况。

10.2.3股票的年化对数收益率和年化波动率stock_return_mean=stock_return.mean()*252stock_return_mean10.2数据预处理和描述性分析计算股票的年化对数收益率计算股票的年化波动率stock_return_vol=stock_return.std()*np.sqrt(252)stock_return_vol

10.2.4投资组合的相关性分析stock_return_corr=stock_return.corr()importseabornassnssns.heatmap(stock_return_corr,annot=True,cmap=YlGnBu)plt.show()10.2数据预处理和描述性分析（1）投资组合的相关系数矩阵

10.2.4投资组合的相关性分析stock_return_cov=stock_return.cov()*252sns.heatmap(stock_return_cov.round(2),annot=True,cmap=YlGnBu)plt.show()10.2数据预处理和描述性分析（2）投资组合的协方差矩阵

10.2.4投资组合的相关性分析weights=np.array([0.30,0.20,0.10,0.40])portfolio_volatility=np.sqrt(np.dot(weights,np.dot(stock_return_cov,weights.T)))print(port