python数据可视化使用pyfinance分析证券收益示例详解

import pandas as pd  
import numpy as np
from pyfinance import TSeries
import tushare as ts
def get_data(code,start='2011-01-01',end=''):
    df=ts.get_k_data(code,start,end)
    df.index=pd.to_datetime(df.date)
    ret=df.close/df.close.shift(1)-1
    #返回TSeries序列
    return TSeries(ret.dropna())
#获取中国平安数据
tss=get_data('601318')
#tss.head()

#年化收益率
anl_ret=tss.anlzd_ret()
#累计收益率
cum_ret=tss.cuml_ret()
#计算周期收益率
q_ret=tss.rollup('Q')
a_ret=tss.rollup('A')
print(f'年化收益率：{anl_ret*100:.2f}%')
print(f'累计收益率：{cum_ret*100:.2f}%')
#print(f'季度收益率：{q_ret.tail().round(4)}')
#print(f'历年收益率：{a_ret.round(4)}')

from pyecharts import Bar
attr=q_ret.index.strftime('%Y%m')
v1=(q_ret*100).round(2).values
bar=Bar('中国平安各季度收益率%')bar.add('',attr,v1,)
bar

from pyecharts import Bar
attr=a_ret.index.strftime('%Y')
v1=(a_ret*100).round(2).values
bar=Bar('中国平安历年收益率%')
bar.add('',attr,v1,is_label_show=True,
       is_splitline_show=False)
bar

#以沪深300指数为基准
#为保证二者长度一致，以中国平安的索引为准
benchmark=get_data('hs300')
benchmark=benchmark.loc[tss.index]
alpha,beta,rsq=tss.alpha(benchmark),tss.beta(benchmark),tss.rsq(benchmark)
tstat_a,tstat_b=tss.tstat_alpha(benchmark),tss.tstat_beta(benchmark)
print(f'alpha:{alpha:.4f}，t统计量：{tstat_a:.2f}')
print(f'beta :{beta:.4f}，t统计量：{tstat_b:.2f}')
print(f'回归决定系数R2：{tss.rsq(benchmark):.3f}')

alpha:0.0004，t统计量：1.55
beta :1.0634，t统计量：60.09
回归决定系数R2：0.606

#年化标准差
a_std=tss.anlzd_stdev()
#下行标准差
s_std=tss.semi_stdev()
#最大回撤
md=tss.max_drawdown()
print(f'年化标准差：{a_std*100:.2f}%')
print(f'下偏标准差：{s_std*100:.2f}%')
print(f'最大回撤差：{md*100:.2f}%')

年化标准差：31.37%
下偏标准差：0.43%
最大回撤差：-45.76%

bat=tss.batting_avg(benchmark)
uc=tss.up_capture(benchmark)
dc=tss.down_capture(benchmark)
tc=uc/dc
pct_neg=tss.pct_negative()
pct_pos=tss.pct_positive()
print(f'比基准收益高的时间占比：{bat*100:.2f}%')
print(f'上行期与基准收益比：{uc*100:.2f}%')
print(f'下行期与基准收益比：{dc*100:.2f}%')
print(f'上行期与下行期比：{tc*100:.2f}%')
print(f'个股下行（收益负）时间占比：{pct_neg*100:.2f}%')
print(f'个股上行（收益正）时间占比：{pct_pos*100:.2f}%')

比基准收益高的时间占比：47.83%
上行期与基准收益比：111.70%
下行期与基准收益比：105.32%
上行期与下行期比：106.06%
个股下行（收益负）时间占比：48.94%
个股上行（收益正）时间占比：50.00%

ir=tss.info_ratio(benchmark)
tr=tss.treynor_ratio(benchmark)
print(f'信息比率：{ir:.3f}')
print(f'特雷诺指数：{tr:.3f}')
信息比率：0.433
特雷诺指数：0.096

sr=tss.sharpe_ratio()
sor=tss.sortino_ratio(freq=250)
cr=tss.calmar_ratio()
print(f'夏普比率：{sr:.2f}')
print(f'索提诺比率：{sor:.2f}')
print(f'卡玛比率：{cr:.2f}')

夏普比率：0.33
索提诺比率：28.35
卡玛比率：0.27

def performance(code,start='2011-01-01',end=''):
    tss=get_data(code,start,end)
    benchmark=get_data('hs300',start,end).loc[tss.index]
    dd={}
    #收益率
    #年化收益率
    dd['年化收益率']=tss.anlzd_ret()
    #累积收益率
    dd['累计收益率']=tss.cuml_ret()
    #alpha和beta
    dd['alpha']=tss.alpha(benchmark)
    dd['beta']=tss.beta(benchmark)
    #风险指标
    #年化标准差
    dd['年化标准差']=tss.anlzd_stdev()
    #下行标准差
    dd['下行标准差']=tss.semi_stdev()
    #最大回撤
    dd['最大回撤']=tss.max_drawdown()
    #信息比率和特雷诺指数
    dd['信息比率']=tss.info_ratio(benchmark)
    dd['特雷纳指数']=tss.treynor_ratio(benchmark)
    #风险调整收益率
    dd['夏普比率']=tss.sharpe_ratio()
    dd['索提诺比率']=tss.sortino_ratio(freq=250)
    dd['calmar比率']=tss.calmar_ratio()
    df=pd.DataFrame(dd.values(),index=dd.keys()).round(4)
    return df

#获取多只股票数据
df=pd.DataFrame(index=performance('601318').index)
stocks={'中国平安':'601318','贵州茅台':'600519',\
        '海天味业':'603288','格力电器':'000651',\
        '万科A':'00002','比亚迪':'002594',\
        '云南白药':'000538','双汇发展':'000895',\
        '海尔智家':'600690','青岛啤酒':'600600'}
for name,code in stocks.items():
    try:
        df[name]=performance(code).values
    except:
        continue

d