Python使用pyfinance包进行证券收益解析

发布时间：2021-11-19 14:35 所属栏目：13 来源：互联网

导读：CAPM模型相关指标基于CAPM模型计算alpha、beta、回归决定系数R2、t统计量和残差项等。实际上主要使用了ols回归，因此如果要获得这些动态的alpha和beta值，可以进一步借助ols模块的滚动回归函数（PandasRollingOLS）了，这将在后续推文介绍其应用。 #以沪深30

CAPM模型相关指标
基于CAPM模型计算alpha、beta、回归决定系数R2、t统计量和残差项等。实际上主要使用了ols回归，因此如果要获得这些动态的alpha和beta值，可以进一步借助ols模块的滚动回归函数（PandasRollingOLS）了，这将在后续推文介绍其应用。

#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

风险指标
风险指标主要包括标准差和最大回撤。在计算标准差时，注意需要修改默认参数，打开pyfinance安装包所在路径，如果是安装了Anaconda，进入以下路径：

c:\Anaconda3\Lib\site-packages\pyfinance，打开returns源文件，找到anlzd_stdev和semi_stdev函数，将freq默认None改成250（一年的交易天数）。

#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%

下偏标准差主要是为解决收益率分布的不对称问题，当收益率函数分布左偏的情况下，使用正态分布会低估风险，因此使用传统夏普比率分母使用全样本标准差进行估计不太合适，应使用收益对无风险投资收益的偏离。

基准比较指标
基准比较指标是需要指定一个基准（benchmark），如将沪深300指数作为中国平安个股的基准进行比较分析。

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%

此外，信息比率和特雷诺指数是两个常用的基准比较评价指标，特别是用于对基金产品或投资组合的业绩进行量化评价。

信息比率（information ratio）：以马克维茨的均值方差模型为基础，衡量超额风险所带来的超额收益，表示单位主动风险所带来的超额收益。IR=α ∕ ω (α为组合的超额收益，ω为主动风险），分子α为真实预期收益率与定价模型所计算出的收益率的差，分母为残差风险即残差项的标准差。

特雷诺指数（Treynor ratio）：衡量单位风险的超额收益，计算公式为:TR=（Rp―Rf）/βp，其中：TR表示特雷诺业绩指数，Rp表示某投资组合平均收益率，Rf为平均无风险利率，βp表示某投资组合的系统风险。

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

风险调整收益指标
风险调整收益率指标比较常用的有夏普比率（sharpe ratio）、索提诺比率（sortino ratio）和卡玛比率（calmar ratio），这三个指标都是风险调整后收益比率，因此分子都是收益指标，分母都是风险指标。

夏普比率（Sharpe Ratio）：风险调整后的收益率，计算公式：＝[E(Rp)－Rf]/σp，其中E(Rp)：投资组合预期报酬率，Rf：无风险利率，σp：投资组合的标准差。计算投资组合每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬。索提诺比率（Sortino Ratio）：与夏普比率思路一致，核心在于分母应用了下行波动率概念（Downside Risk），计算标准差的时候，不采用均值，而是一个设定的可接受最小收益率（r_min），收益率序列中，超出这个最小收益率的收益距离按照0计算，低于这个收益率的平方距离累积，这样标准差就变成了半个下行标准差。对应的，索提诺比率的分子也采用策略收益超出最低收益的部分。与夏普比率相比，索提诺比率更看重对（左）尾部的预期损失分析，而夏普比率则是对全体样本进行分析。 Calmar比率(Calmar Ratio) ：描述收益和最大回撤之间的关系，计算方式为年化收益率与历史最大回撤之间的比率。Calmar比率数值越大，投资组合业绩表现越好。
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

（编辑：ASP站长网）