Python+Empyrical如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

這篇文章主要介紹“Python+Empyrical如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)”的相關(guān)知識(shí)，小編通過(guò)實(shí)際案例向大家展示操作過(guò)程，操作方法簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)，希望這篇“Python+Empyrical如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)”文章能幫助大家解決問(wèn)題。

1.準(zhǔn)備

開始之前，你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上,如果沒(méi)有，可以訪問(wèn)這篇文章：超詳細(xì)Python安裝指南 進(jìn)行安裝。

(可選1) 如果你用Python的目的是數(shù)據(jù)分析，可以直接安裝Anaconda，它內(nèi)置了Python和pip.

(可選2) 此外，推薦大家用VSCode編輯器，它有許多的優(yōu)點(diǎn)

為了實(shí)現(xiàn)識(shí)別貓的功能，我們需要安裝 paddlepaddle, 進(jìn)入他們的官方網(wǎng)站就有詳細(xì)的指引

請(qǐng)選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴：

1. Windows 環(huán)境 打開 Cmd (開始-運(yùn)行-CMD)。

2. MacOS 環(huán)境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。

3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install empyrical

2. Empyrical 基本使用

計(jì)算最大回撤，你只需要從 empyrical 庫(kù)中引入 max_drawdown ，將數(shù)據(jù)作為參數(shù)傳入計(jì)算，一行代碼就能實(shí)現(xiàn)：

import numpy as np
from empyrical import max_drawdown

returns = np.array([.01, .02, .03, -.4, -.06, -.02])

# 計(jì)算最大回撤
max_drawdown(returns)
# 結(jié)果：-0.4472800000000001

同樣地，如果你需要計(jì)算alpha和beta指標(biāo)：

import numpy as np
from empyrical import alpha_beta

returns = np.array([.01, .02, .03, -.4, -.06, -.02])
benchmark_returns = np.array([.02, .02, .03, -.35, -.05, -.01])

# 計(jì)算alpha和Beta值
alpha, beta = alpha_beta(returns, benchmark_returns)
print(alpha, beta)
# 結(jié)果：-0.7960672549836803 1.1243025418474892

如果你想要計(jì)算夏普率，同樣也是一行代碼就能解決，只不過(guò)你需要注意這幾個(gè)參數(shù)的意義：

import numpy as np
from empyrical import sharpe_ratio

returns = np.array([.01, .02, .03, -.4, -.06, -.02])

# 計(jì)算夏普率
sr = sharpe_ratio(returns, risk_free=0, period='daily', annualization=None)
print(sr)
# 結(jié)果：-6.7377339531573535

各個(gè)參數(shù)的意義如下：

3.更多的指標(biāo)

Empyrical 能提供使用的指標(biāo)非常多，這里就不一一介紹了，基本上用法都和夏普率的計(jì)算方法差不多，這里介紹他們的方法和參數(shù)。

3.1 omega_ratio

empyrical.omega_ratio(returns, risk_free=0.0, required_return=0.0, annualization=252)

3.2 calmar_ratio

empyrical.calmar_ratio(returns, period='daily', annualization=None)

3.3 sortino_ratio

empyrical.sortino_ratio(returns, required_return=0, period='daily', annualization=None, _downside_risk=None)

關(guān)于“Python+Empyrical如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)，可以關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，小編每天都會(huì)為大家更新不同的知識(shí)點(diǎn)。