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  • 给定一个净值序列,计算年化收益、最大回撤、夏普比率

    给定一个净值序列,计算年化收益、最大回撤、夏普比率

    数据准备:净值序列

    以HS300的收盘价,作为策略的净值
    
    

    获取数据准备工作

    1. 安装JQDdata库,JQData使用说明

    2. 在聚宽申请账号,并且申请开通JQData权限

    3. Python版本: Python3.7

    # 从聚宽JQData获取HS300从2015至2018年底,每个交易日的收盘价
    # 导入JQData库
    from jqdatasdk import *
    import pandas as pd
    
    # ID是申请时所填写的手机号;Password为聚宽官网登录密码
    auth('18800119212','Hsh19980121') 
    pd.set_option('display.max_rows', 10)
    
    # 获取HS300每日收盘价,时间:2015-01-01至2018-12-31
    df = get_price('000300.XSHG', start_date='2015-01-01', end_date='2018-12-31', frequency='daily', fields=['close'], skip_paused=False, fq='pre')
    
    # 净值统计:以第一个交易日收盘价为参考,计算每日净值
    first_close = df['close'][0]
    net_values = df['close']/ first_close
    print(net_values)
    
    
    

    在这里插入图片描述

    计算年化收益

    • 计算公式

    TotalAnnualizedReturns=Rp=((1+P)245n1)100%Total Annualized Returns=Rp= ((1+P)^{\frac{245}{n}}-1) * 100\%

    P=P=策略收益

    n=n=策略执行天数

    def compute_annual_profit(days, net_value):
        """
        计算年化收益
        """
    
        annual_profit = 0
        # 交易日数大于0,才计算年化收益
        if days > 0:
            # 计算年数
            years = days / 245
            # 计算年化收益
            annual_profit = pow(net_value, 1 / years) - 1
    
        # 将年化收益转化为百分数,保留两位小数
        annual_profit = round(annual_profit * 100, 2)
    
        return annual_profit
    
    print('年化收益率:', compute_annual_profit(len(df), net_values[-1]), "%")
    

    在这里插入图片描述

    计算最大回撤

    描述策略可能出现的最糟糕的情况,最极端可能的亏损情况。
    
    
    • 计算公式

    MaxDrawdown=Max(PxPyPx)Max Drawdown=Max(\frac{Px−Py}{Px})

    Px,Py=y>xPx,Py=策略某日净值,y>x

    def compute_drawdown(net_values):
        """
        计算最大回撤
        :param net_values: 净值列表
        """
        # 最大回撤初始值设为0
        max_drawdown = 0
        index = 0
        # 双层循环找出最大回撤
        for net_value in net_values:
            # 计算从当前开始直到结束,和当前净值相比的最大回撤
            for sub_net_value in net_values[index:]:
                # 计算回撤
                drawdown = 1 - sub_net_value / net_value
                # 如果当前的回撤大于已经计算的最大回撤,则当前回撤作为最大回撤
                if drawdown > max_drawdown:
                    max_drawdown = drawdown
            index += 1
        return max_drawdown
    max_drawdown = compute_drawdown(list(net_values))
    print('最大回撤:', round(max_drawdown * 100, 2), "%")
    

    在这里插入图片描述

    计算夏普比率

    表示每承受一单位总风险,会产生多少的超额报酬,可以同时对策略的收益与风险进行综合考虑。
    
    • 计算公式

    $Sharpe Ratio = \frac{R_p - R_f}{\sigma_p \times \sqrt{245} } $

    Rp=R_p = 策略年化收益率

    Rf=R_f = 无风险利率

    σp=\sigma_p = 策略收益波动率

    import pandas as pd
    
    def compute_sharpe_ratio(net_values):
        """
        计算夏普比率
        :param net_values: 净值列表
        """
    
        # 总交易日数
        trading_days = len(net_values)
        # 所有收益的DataFrame
        profit_df = pd.DataFrame(columns={'profit'})
        # 收益之后,初始化为第一天的收益
        profit_df.loc[0] = {'profit': round((net_values[0] - 1) * 100, 2)}
        # 计算每天的收益
        for index in range(1, trading_days):
            # 计算每日的收益变化
            profit = (net_values[index] - net_values[index - 1]) / net_values[index - 1]
            profit = round(profit * 100, 2)
            profit_df.loc[index] = {'profit': profit}
    
        
    
        # 计算当日收益标准差
        profit_std = pow(profit_df['profit'].var(), 1 / 2)
    
        # 年化收益
        annual_profit = compute_annual_profit(trading_days, net_values[-1])
    
        # 夏普比率
        sharpe_ratio = (annual_profit - 4.75) / (profit_std * pow(245, 1 / 2))
    
        return sharpe_ratio
    
    sharp = compute_sharpe_ratio(list(net_values))
    print('夏普比率:', round(sharp,3))
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 计算它们各自在过去一年中的收益(不到一年的需将其年化)。找到它们各自最近的基金经理的情况,看看收益和基金经理的学历和性别是否有关系(可以使用其他的特征)。 ''' 使用Tushare的命令找出随机100个场外公募...

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    使用Tushare的命令找出随机100个场外公募基金,并找出它们在过去一年的调整后净值。计算它们各自在过去一年中的收益(不到一年的需将其年化)。找到它们各自最近的基金经理的情况,看看收益和基金经理的学历和性别是否有关系(可以使用其他的特征)。

    '''
    使用Tushare的命令找出随机100个场外公募基金,并找出它们在过去一年的调整后净值。计算它们各自在过去一年中的收益(不到一年的需将其年化)。找到它们各自最近的基金经理的情况,看看收益和基金经理的学历和性别是否有关系(可以使用其他的特征)。
    '''
    import time
    import random
    import tushare as ts
    import pandas as pd
    from scipy.stats import stats
    
    ts.set_token('0bc6c1282af63d0ee81a0c455ad3a866215c3988a6d8417fb8b4dd7d')
    
    pro = ts.pro_api()
    # 基金一年的收益
    profit = []
    # 经理的学历
    education = []
    # 经理的性别
    Gender = []
    
    # 挑选一百个基金,  O场外 这里设置场外
    code_data = pro.fund_basic(market='O')
    
    index = 0
    while index <= 100:
        code = random.randint(1, len(code_data))
        print(code)
        try:
            df = pro.fund_nav(ts_code=code_data['ts_code'][code])
            df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])  # 将数据类型转换为日期类型
            df2020 = df[df['end_date'].dt.year == 2020]
            p = df2020['accum_nav'].sum()
            mydata = pro.fund_manager(ts_code=code_data['ts_code'][code])
            g = max(mydata['gender'].value_counts())
            e = max(mydata['edu'].value_counts())
            profit.append(p)
            Gender.append(g)
            education.append(e)
        except Exception as e:
            print(e)
        time.sleep(1)
        index += 1
    
    
    #  本科对应0,硕士对应1,博士对应2
    education_dict = {
        '本科': 0,
        '硕士': 1,
        '博士': 2,
    }
    
    
    
    education = [education_dict.get(x, x) for x in education]
    
    
    ##将字符转化为数字,男性对应0,女性对应1
    Gender_dict = {
        'M': 0,
        'F': 1,
    }
    
    gender = [education_dict.get(x, x) for x in Gender]
    print(profit)
    print(education)
    # 收入和教育的相关系数
    print('收入和教育的相关系数', stats.pearsonr(profit, education)[0])
    # 收入和性别的相关系数
    print('收入和性别的相关系数',  stats.pearsonr(profit, gender)[0])
    
    

    展开全文
  • 我国老龄整体呈现规模大、速度快的特点。国家统计局发布数据显示,2019末我国65岁... 新中国成立后第二次“婴儿潮”(1962-1973)出生的人群逐渐步入50岁+的银发生活,将会有更多 的资产高净值人群带动银发产业
  • 学一门知识,充实自我 掌握一项工具,让生活更美好~今天flare老师教大家AI选股,轻松搭建一个年化收益40%的机器学习选股策略 —by flare zhao,转载请注明出处,原创不易,谢谢支持 话不多说,先看策略的最终表现: ...

    学一门知识,充实自我 掌握一项工具,让生活更美好~今天flare老师教大家AI选股,轻松搭建一个年化收益40%的机器学习选股策略

    —by flare zhao,转载请注明出处,原创不易,谢谢支持
    话不多说,先看策略的最终表现:
    2017年12月到2019年12月期间
    图片描述

    为了让大家有个更直观的感受,我们来看看K线图及策略的净值曲线:

    图片描述

    接下来,我们再来看看策略的具体交易情况:

    图片描述
    考虑到文章篇幅限制,flare老师没有把所有的交易都列举出,我们可以看到,本策略并不是买了一只股票就不变化,而是会根据模型预测进行买入、卖出调仓。

    看到这个结果是不是有些小激动,期待自己也能亲手跑一遍

    Let’s start!

    通常来说,搭建AI选股模型的核心有三点

    • 确定基本逻辑,思考一个理智的投资者会从哪些方面去选择股票
    • 逻辑代码化,基于实际数据建立并训练模型,进行预测
    • 回测模型表现,表现好那就可以应用到实际交易中了

    Wow,so easy对不对!

    1、理清思路,确定假设条件
    以我们今天的策略来举栗子:

    • 投资者会根这里是斜体文字据股票公司的基本面信息(比如营业收入、基本每股收益 、净利润 、净资产收益率等等)来判断这个公司好不好,值不值得买!
    • 除了基本面,中短期交易还会考虑公司最近的技术因子(比如相对强弱指数RSI、换手率、威廉指标等等),以此分析公司最近的市场追捧度,适不适合最近下手!
    • 投资者对股票的选股方式会维持一段时间,比如说今天以某种策略买了A股并持有了一段日期,那明天我的选股策略不会有大的改变

    这里,flare老师说到的因子数据我们都可以去网上获取到,大家如有需要可以在文章最后链接处下载。
    数据有了,我们就来说说第三个假设,说白了,不就是建立一个模型把这个态度信息提取出来嘛!然后再利用这个态度信息去选择买/卖股票就可以了,是不是很简单!

    到这里,你已经掌握了机器学习量化交易的核心。知识有了,接下来就是利用工具去检验知识。

    我们先把代码的思路再理一理:
    现实生活:今天我想买股票,想从沪深300的股票池中选一些好的标的,那我先看看上个月所有股票的表现,并且把股票表现和股票上个月的基本面、技术信息建立一个关系。当然了,信息那么多,让我自己去找怕是不行,那就交给计算机。
    有了这个关系,我再看看股票池股票现在的基本面信息,然后预测下个月涨跌表现,买入会涨的,卖出会跌的,然后躺着赚钱??

    思路清晰化:
    1、读取沪深300所有股票20个交易日之前的信息X、前20个交易日区间的涨跌幅Y
    2、数据预处理:对X、Y进行预处理,让其更适合于模型训练
    3、建立并训练模型,再进行模型训练

    光动脑子还不够,接下来我们一起动手实操一下:

    1、载入数据

    import pandas as pd
    import numpy as np
    data_train = pd.read_csv('data_train.csv')
    data_train.head()
    

    我们看看部分数据(股票代码、营业收入、每股收益等等,部分0数据通常是数据没有获取到导致的)
    图片描述
    图片描述
    数据中,date表明了因子在当前日期的数据,y则是一个月后对应标的的涨跌幅。
    我们以2017年12月7日的数据为例,对模型进行讲解

    #分析日期
    date = 20171207
    data_train_temp = data_train[data_train['date'] == date]
    #以股票代码进行数据索引
    data_train_temp = data_train_temp.set_index(['stock_code'])
    x_train = data_train_temp.drop(['date','y'],axis=1)
    y_temp = data_train_temp.loc[:,'y']
    y_temp.head()
    

    图片描述
    2、数据预处理(为了防止模型过拟合,我们需要对输入因子进行降维处理;对y,我们根据涨跌幅是否大于4%,将数据分类两类,大于4%的标签为1,小于的为0.

    如果不理解过拟合、降维、数据分类标签化处理,大家可以点击链接

    #引入依赖库
    from sklearn.decomposition import PCA
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    from sklearn.svm import SVC
    y_temp = y_train.dropna()#缺省值去掉
    y_temp_win = y_temp[y_temp>0.04] #筛选出收益率大于0.04的股票
    y_temp_loss= y_temp[y_temp<=0.04]#筛选出收益率小于0.04的股票
    #训练数据的y赋值,收益率大于4%的股票标签为1,否则为0
    y_train = [1] * len(y_temp_win) + [0] * len(y_temp_loss) 
    #获取有正常数据的股票代码
    code_train = list(y_temp_win.index)+list(y_temp_loss.index) 
    code_train = code_train
    #提取股票的因子信息
    x_train = x_train.loc[code_train].values
    # 使用主成分分析,对数据作降维处理,提取四个关键的特征
    nm_scaler= MinMaxScaler()
    x_train = nm_scaler.fit_transform(x_train)
    pca = PCA(n_components=4)
    x_train = pca.fit_transform(x_train)
    

    3、建立模型并训练、评估模型表现(这里我们使用在金融市场应用广泛的支持向量机SVM模型,flare老师会在以后的文章据具体介绍该模型)

    # 构建模型,对模型进行训练
    model=SVC(C=20000,kernel='rbf',gamma=1)
    model.fit(x_train, y_train)
    y_train_predict = model.predict(x_train)
    #评估表现
    from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix
    acc=accuracy_score(y_train,y_train_predict)
    #cm = confusion_matrix(y_train,y_train_predict)
    #print(cm)
    print(acc)
    

    模型准确率accuracy=85%,感觉效果还不错!当然,我们还可以通过一些其他指标来判断这个模型的表现,这里不做过于详细的陈述。

    模型有了,意味着判断投资者对个股的情绪信息能够提取出来了,我们再利用这个模型去提取投资者现对于不同股票的投资情绪与意向,然后操作!

    基本方法还是一样的,那就是读取当前日期的股票基本信息,然后预测未来一个月的标签是1还是0,1则表示预测该股票未来一个月涨幅超过4%,0则不会超过。

    data_test = pd.read_csv('data_test.csv')
    #分析日期
    date = 20171227
    data_test_temp = data_test[data_test['date'] == date]
    #以股票代码进行数据索引
    data_test_temp = data_test_temp.set_index(['stock_code'])
    x_test = data_test_temp.drop(['date'],axis=1)
    x_test = x_test.fillna(0)
    x_test = x_test.values
    # 使用主成分分析,对数据作降维处理,提取四个关键的特征
    x_test = nm_scaler.transform(x_test)
    x_test = pca.transform(x_test)
    #预测
    y_test_predict = model.predict(x_test)
    #预测收益率大于0.04的股票
    stock_selected = data_test_temp.index.values[y_test_predict==1]  
    print(stock_selected)
    

    图片描述

    此时,模型帮我们从沪深300的300只股票池中,找出了超过40只未来一个与可能涨幅会超过4%的股票。

    接下来,我们可以进一步思考

    How if we get so many stocks???

    资金有限,我们很难做到去购买所有的股票,可以进一步细化策略:
    比如:

    • 如果选用的模型会输出预测的概率,可以根据概率进行排序筛选;
    • 事先约定,如果模型推荐的数量不多于m只(比如10只),那我们才进行操作
    • 或者,我们还可以想想其他的筛选准则

    到这里,我们只分析了一个日期的数据,为了帮助我们进一步优化策略,我们把之后每20个交易日进行一次分析

    flare老师提醒大家一点,每一次分析,最好重新训练模型,因为随着时间推移,一年前的投资者偏好可能和一年后不同
    我们来看看模型的分析与推荐结果(列举部分结果,数据在文章最后提供下载链接):
    图片描述
    有了每个日期的结果,我们可以根据个人意愿优化策略,比如在这里,flare老师的计划是,如果当期推荐股票数量少于十只,那就进行操作:对推荐股票进行买入、调仓操作,不在推荐列表的股票进行卖出操作。
    日期从前往后依次为2018年6月28日买入000063.SZ,2018年11月23、12月21
    图片描述
    最后,我们再一次来看看策略的回测收益曲线:
    图片描述

    看上去还是很nice的!

    我们可以再细看模型推荐的标的:中兴通讯、中国平安、大族激光、五粮液、隆基股份,的确都是大家很熟悉业绩很不错的股票,买了就算短期回调,我们都还是很有信心的,看来推荐的标的还是很良心的。

    除此之外,两年时间,总共只进行了16次操作,标的数量不超过10只,意味着:1、空仓期间,可以结合其他策略,产生更高收益;2、不必花费太多精力在调仓上,很省心。

    做个小总结:

    • 数据证明,AI选股是有价值的,能够帮助我们在大池子中找到优质标的
    • AI金融没有想象中那么难,核心是思路的构建与工具的使用

    flare老师再给几个小建议:

    • 无论何时,投资有风险一定要记住,没有完美的模型,试想如果明天突然发生黑天鹅事件,股市短期下跌不可避免,我们要随时有所准备,做好资金管理;
    • 大家市场说A股市场比不过美股,但认真去想,任何一个市场都有优质和垃圾标的,在A股,基本面好的股票最终总会在股价上有所反应,长期来看有效市场终归是有效市场。我们要做的,就是通过预先的数据去发现优质标的,接下来就交给时间吧。

    文章收尾前,感谢国信证券iquant平台给予的免费试用机会,平台还有很多值得优化的地方,但已经是个很不错的工具了,有兴趣的小伙伴可以尝试一下。
    附上感兴趣的小伙伴需要的数据链接: https://pan.baidu.com/s/1YQYAyo3A_jsIWC9WSW7Ntg
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  • 年化收益率 年化收益率是把当前收益率(日收益率、周收益率、月收益率)换算成年收益率来计算的。例如日收益率是万分之一,则年化收益率是3.65﹪(平年是365天)。 年化收益率=[(投资内收益 / 本金)/ 投资...

    年化收益率

    年化收益率是把当前收益率(日收益率、周收益率、月收益率)换算成年收益率来计算的。例如日收益率是万分之一,则年化收益率是3.65﹪(平年是365天)。

    年化收益率=[(投资内收益 / 本金)/ 投资天数] * 365 ×100%

    最大回撤

    最大回撤率:在选定周期内任一历史时点往后推,产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤是一个重要的风险指标,对于对冲基金和量化策略交易,该指标比波动率还重要,最大回撤是越低越好。

    贝塔比率(Beta)

    β系数是一种评估证券系统性风险的工具,用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性

    比1大,说明比大盘波动大。比1小,说明比大盘波动小

    如果Beta为1,策略和市场(参照沪深300指数)同进退

    如果Beta为1.1,市场上涨10%时,策略上涨11%;市场下滑10%时,策略下滑11%。

    如果Beta为0.9,市场上涨10%时,策略上涨9%;市场下滑10%时,策略下滑9%。

    那么问题来了, Beta值到底是大好还是小好呢?小果儿,你怎么看?

    这得具体问题具体分析,如果是牛市,股市兴兴向荣,个股、大盘狂涨,那就要选择Beta值大的策略;

    如果是熊市,经济下行压力大,就应该选择Beta值小的策略,这样就可以比较好的控制风险,确保资金的安全。

    阿尔法比率(Alpha)

    阿尔法系数=投资的实际回报率—市场无风险利率—贝塔系数X市场回报

    举个例子:一个投资沪深300的基金,2016年的实际收益率为9%,那么它的阿尔法系数=9%-1.5%-1X5.6%=1.9%

    市场无风险利率是以中国一年期定存利率为标准,默认贝塔是1,5.6%是沪深300在2015年的涨幅。

    如果阿尔法大于0,则说明这只基金还可以,阿尔法小于零,买这个基金还不如银行定存。

    其实如果股市跌的一塌糊涂,阿尔法即使很高,收益率也是负的。但是并不代表这只基金不好,阿尔法越高,这个基金相对于银行存款来说就越适合投资。

    夏普比率

    *代表投资人每多承担一分风险,可以拿到几分报酬;

    *该比率越高,策略承担单位风险得到的超额回报率越高。

     所以说夏普比率是越高越好滴..

    举个例子:假如国债的回报是3%,而你的预期回报是15%,你的投资组合的标准偏差是6%。

    那么夏普比率=15%-3%,可以得出12%(代表你超出无风险投资的回报),再用12%/6%=2,代表投资者风险每增长1%,换来的是2%的多余收益。

    展开全文
  • 利用水平交错条形图对比2016和2017亿万资产超高净值家庭数(top5) 【需要运行出的效果如下】 【代码】 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 解决乱码 plt.rcParams['font.sans-se
  • 自动工作平台开发时间:201712月 - 20181月项目简介:本项目是某公募基金公司自动工作平台。本项目基于github上的nextdoor scheduler,进行了功能增强和二次开发。通过该平台,用户可设定定时执行CMD脚本、...
  • 基金证券投资者达1.8亿,交易线上进程接近完成:20213月,中国基金总资产净值达到21.1万亿元,比20203月末增加4.48万亿,同比增长27.0%,中国基金规模再创历史新高。截止20213月下旬,中国证券基金投资者...
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  • 包括:1天回报(%)、1周回报(%)、1个月回报(%)、3个月回报(%)、6个月回报(%)、1年回报(%)、2年年化回报(%)、3年年化回报(%)、5年年化回报(%)、10年年化回报(%)、设立以来总回报(%)、三年标准差(%)、三年晨星风险系数 ...
  • 一个标准化A类基金从1元净值起始,净值不间断以年化 i + m 的利率增长(i为浮动一年定存利率,m为固定超额利率),永续存在。同时具有以下特征: 与对应B类基金5:5配对,A净值为A,B净值为B,母基金净值为M 在每年的...
  • 往事如烟 - 潜先生

    万次阅读 2020-12-29 10:26:31
    认识老潜的时候,是在网上看到了他的帖子,当时他在分享很多关于互联网公司投资的知识,记得那是2018下半年,毛姨战,大盘跌得很厉害,中概互联指数基金也跌破了1.0的净值,老潜就在这个时候开始买入中概互联指数...
  • 基金代码、晨星代码、基金名称、基金分类、基金3评级、基金5评级、基金净值日期、基金净值(元)、净值日变动(元)、今年以来回报(%)、1天回报(%)、1周回报(%)、1个月回报(%)、3个月回报(%)、6个月回报(%)、1回报...
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  • 1. 代码模块用途说明 ...策略年化收益率:策略年化波动率 偏度 Skew 策略收益率序列的偏度 峰度 Kurt 策略收益率序列的峰度 最大回撤 MDD 策略净值序列的最大回撤值 最大回撤比率 MDD_R 策略净
  • 此外,作为近两 银行理财净值化转型主要抓手的类货基产品,大多数不符合 《关于规范现金管理类理财产品管理有关事项的通知(征求 意见稿)》(又称“类货基新规”),也面临整改。 由于存量老产品配置了较多的债券、...
  • 投资者在过去中低门槛投资上倾向于选择银行理财产品,而资管 新规后,银行理财打破刚兑、净值化管理。与此同时,券商大集合产 品的清理,也倒逼证券公司实现公募化、净值化转型。两大金融机构 的转型也改变着投资者...
  • 基金市场概要

    2021-01-11 11:53:35
    体现专家理财能力2004基金净值增长排名前十名2005基金业前景基金营销概要实行品牌管理制定灵活多样费率加强渠道建设整合营销传播基金营销法规概要 1.国外基金市场概要 美国基金市场概要 1940-1980,整个...
  • 1:理财产品有分现金管理型和非现金管理型,一般来说非现金管理型的产品会披露净值数据,但是现金管理型产品披露万份收益和7日年化收益率的情况比较多 2:净值型周期表(product_jz_cycle)只登记开放式的产品 3:同一...
  • 利用python进行数据分析~基金分析

    千次阅读 多人点赞 2020-12-23 18:05:54
    对某支基金进行分析2.1定义抓取函数2.2获取基金净值信息2.3 查看数据字段和数据内容2.4历史净值数据可视分析2.5查看每年增长率正负的天数2.5.1增加“”字段2.5.2正增长和负增长的数量及年度增长平均值 ...
  • 转 国内量化基金发展现状及趋势 本文选自中信证券201811月7日研报《国内量化基金发展现状及趋势:十洗练,...尤其在大资管行业向净值化、科技演进的背景下,投资者对量化策略的关注度与日俱增。本文从基金研...
  • 国内量化金展状及势

    2019-05-08 17:20:46
    转 国内量化基金发展现状及趋势 本文选自中信证券201811月7日研报《国内量化基金发展现状及趋势:十洗练,...尤其在大资管行业向净值化、科技演进的背景下,投资者对量化策略的关注度与日俱增。本文从基金研...
  • 基金操作术语一、做多与做空二、逼空与踏空三、7日年化收益率四、万份基金单位当日收益五、基金申购费率六、基金赎回费率七、基金分红 一、做多与做空 做多,是指投资者看好后市,愿意以当下说法的基金净值买入基金...
  • 理财基础小知识

    2020-06-20 21:47:45
    感觉无论怎样还是应该学一点理财的知识的,不能总是靠运气去买,总是这样的话还是会靠实力亏回去。。。所以记录了一下这些基础的部分 目录 文章目录目录一、基金类别... 年化收益率3. 单位净值4. 累计净值 一、基金类.
  • 回测指标计算:净值年化收益率、阿尔法、贝塔、夏比特率、最大回测、年化波动率 实时交易接口实现 其他 构建组合需要感受各个品种之间的相关性,相关性分析通过历史周线级别的数据分析。因分析难度大,可先用着...
  • 【行业研究】中国智能投顾行业

    千次阅读 2018-08-31 09:33:25
    智能投顾,简而言之,就是基于投资者的投资需求和风险偏好,为其提供数字、自动、智能的财富管理服务。和传统投顾相比,智能投顾最大的特征就是门槛低、费用低、高效率,因此,其对作为“长尾用户”的中低净值...

空空如也

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