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编程问答

量化投资之定投,无脑却收益还不错,记得周三来

發(fā)布時(shí)間:2023/12/15 编程问答 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 量化投资之定投,无脑却收益还不错,记得周三来 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

目標(biāo):

本系列開(kāi)始重點(diǎn)研究量化,逐步改善模型,改善策略,然后評(píng)估各個(gè)策略的優(yōu)劣。 本文是第一篇,也是最容易最無(wú)腦投資的一篇,每周三定投,收益還不錯(cuò)。

內(nèi)容:

如果工作太忙沒(méi)法投資,閑錢無(wú)處放,不妨看看這這種方式。

學(xué)金融的都知道最簡(jiǎn)單靠譜的投資方式:定投。
是否真有效?假期封在家,做了下實(shí)驗(yàn)。
假設(shè)每周,通過(guò)支付寶線下買基金定投1000,從15年元旦開(kāi)始。就投創(chuàng)業(yè)板吧,虧錢了就當(dāng)給科技做貢獻(xiàn)。要知道15年可是股災(zāi)年,19年也是,經(jīng)歷了2次股災(zāi)還能有收益嗎?一起來(lái)看看到今天2020-02-07,收益如何?
圖1為指數(shù)行情,證明數(shù)據(jù)沒(méi)有錯(cuò)。

圖2為定投VS年化5%無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益的對(duì)比圖。可見(jiàn),定投確實(shí)收益超過(guò)存定期。

圖3為定投選星期幾呢?國(guó)外有個(gè)著名的“周四效應(yīng)”,而在創(chuàng)業(yè)板中,最好的卻是周三!國(guó)外的月亮比一定在國(guó)內(nèi)元。最差周一、周五。差值能達(dá)到20000元。


圖4為定投的純收益,虧損最多的是在19年初那次股災(zāi)。

圖5為收益率曲線,也可以看出周三的收益率最好。

圖6為收益率,定投最多也能虧40%,讓人有點(diǎn)崩潰吧。

為啥定投很少有人堅(jiān)持?2016-2020年4年都在虧錢,好多人的心理早已崩潰,心理承受能力早已塌陷。但曙光就在后面。

這種機(jī)械式定投顯然不是很好的辦法。但確實(shí)也有賺錢機(jī)會(huì)。
股市有風(fēng)險(xiǎn),投資需謹(jǐn)慎。

改進(jìn)措施:

最大回撤=82% - (-39%) = 120%。策略波動(dòng)太大。 虧錢源自于高價(jià)位買太多,低價(jià)位買太少,所以機(jī)械的每次買一樣的金額,明顯不好,可以考慮增加彈性,高價(jià)位買少,低價(jià)位買多。這樣最大回撤能小很多。 下篇見(jiàn)。

代碼:

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)此處下載:鏈接:https://pan.baidu.com/s/1yVThgukzc3iXFhjHMLVONA
提取碼:1234

# -*- coding:utf-8 -*- """ 作者:luoji 日期:2022年02月06日 """import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib.ticker import FuncFormatter# 設(shè)置顯示為中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] mpl.rcParams['font.serif'] = ['KaiTi'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決保存圖像是負(fù)號(hào)'-'顯示為方塊的問(wèn)題,或者轉(zhuǎn)換負(fù)號(hào)為字符串# dateTOBegin = '2018-01-01' dateTOBegin = '2015-01-01' # 定投開(kāi)始時(shí)間data = pd.read_csv('C:\\LuojiPythonProject\\AGuquant\\data\\399006.csv', encoding='UTF-8', index_col=0) # 加載數(shù)據(jù),去掉第一列 print(data.head(5))data['trade_date'] = pd.to_datetime(data['trade_date'], format='%Y%m%d') # 把字符日期轉(zhuǎn)換為日期格式 print(data['trade_date']) data = data[data['trade_date'] >= dateTOBegin] # 篩選定投開(kāi)始以后的數(shù)據(jù)data = data.set_index('trade_date') # 把日期設(shè)置為index,方便存取和畫圖,原地更改dataprint(data.head(5)) print(data.index) print(data.columns) # 這里trade_date在列中被刪除了,排了序之后,再補(bǔ)回來(lái)data = data.sort_values(['trade_date'], ascending=True) # 按照日期從大到小排序 print(data.head(5))figure = plt.figure(1) # 畫圖1 data['close'].plot(title='創(chuàng)業(yè)板指數(shù)價(jià)格', xlabel='交易日期', ylabel='價(jià)格', legend='收盤價(jià)', grid=True) # 按 收盤價(jià)畫指數(shù)圖 # plt.show()print(data.columns) # print(data['trade_date'].head(5)) data['trade_date'] = data.index # 新增一列trade_date,之前那個(gè)trade_date設(shè)置為了index,并排序。現(xiàn)在還原回來(lái), listWeekDay = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday'] # 星期1-5 data['day_of_week'] = data['trade_date'].dt.dayofweek # 獲得星期幾的序號(hào),從0開(kāi)始,到6,表示星期一到星期天# def conver2weekDay(x): # return listWeekDay[x] # # data['weekDay'] = data['weekDay'].map(conver2weekDay) # 等效為: data['day_of_week'] = data['day_of_week'].map(lambda x: listWeekDay[x]) # 把day_of_week轉(zhuǎn)換成英語(yǔ)的星期,用了匿名函數(shù) print(data.head(5))baseCapital = 1000 # 每周初始定投資金for i in range(5):principal = 'principal_on_' + listWeekDay[i] # 本金 principaldata[principal] = 0 # 新建本金 principal列并初始化bugAmount = 'bug_amount_on_' + listWeekDay[i] # 購(gòu)買數(shù)量,也即是定投的股數(shù)data[bugAmount] = 0 # 初始化定投的股數(shù)for i in range(5):day = listWeekDay[i] # 獲取星期幾bugAmount = 'bug_amount_on_' + listWeekDay[i] # 購(gòu)買數(shù)量principal = 'principal_on_' + listWeekDay[i] # 本金 principaldata.loc[data['day_of_week'] == day, principal] = baseCapital # 本金字段,寫到具體星期幾做的定投# 計(jì)算定投時(shí)的股數(shù),也就是用本金除以收盤價(jià),得到當(dāng)天購(gòu)買的股數(shù)data.loc[data['day_of_week'] == day, bugAmount] = baseCapital / data[data['day_of_week'] == day]['close']# print(data.head(5)) print(data.head(10)) print(data.columns)for i in range(5):accumulateAmount = 'accumulate_amount_' + listWeekDay[i] # 累積購(gòu)買股數(shù)bugAmount = 'bug_amount_on_' + listWeekDay[i] # 購(gòu)買數(shù)量data[accumulateAmount] = data[bugAmount].cumsum() # 購(gòu)買數(shù)量累加,即可得到累積購(gòu)買的股數(shù)marketValue = 'market_value_on_' + listWeekDay[i] # 當(dāng)前持有股數(shù)的市值data[marketValue] = data['close'] * data[accumulateAmount] # 收盤價(jià)乘以累積購(gòu)買股數(shù),即可得到市值figure = plt.figure(2) for i in range(5):marketValue = 'market_value_on_' + listWeekDay[i] # 畫市值圖形data[marketValue].plot(title='定投市值', xlabel='交易日期', ylabel='市值', legend=marketValue, grid=True)# no risk profit 無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益曲線,作為對(duì)照,進(jìn)行對(duì)比投資是否有效,無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率5% data['no_risk_principal'] = 0 data.loc[data['day_of_week'] == 'Monday', 'no_risk_principal'] = baseCapital # 無(wú)風(fēng)險(xiǎn)定投選在每周1 data['no_risk_accumulate_principal'] = data['no_risk_principal'].cumsum() # 無(wú)風(fēng)險(xiǎn)累積成本 no_risk_rate = 0.05 # 無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率5% no_risk_rate_daily = no_risk_rate / 200 # 交易天數(shù)按200天計(jì)算,得到每天的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率 data['no_risk_profit_everyday'] = data['no_risk_accumulate_principal'] * no_risk_rate_daily # 每天的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益 data['no_risk_profit'] = data['no_risk_profit_everyday'].cumsum() # 每天的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益累加,即可得到累積的收益 data['no_risk_market_value'] = data['no_risk_accumulate_principal'] + data['no_risk_profit'] # 無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益加本金,得到市值 data['no_risk_market_value'].plot(xlabel='交易日期', ylabel='市值', legend='5%_no_risk_market_value', grid=True) data['no_risk_accumulate_principal'].plot(xlabel='交易日期', ylabel='市值', legend='無(wú)風(fēng)險(xiǎn)本金', grid=True) # 畫本金# plt.show()# 減去本金,計(jì)算純收益 for i in range(5):principal = 'principal_on_' + listWeekDay[i] #本金accumulate_principal = 'accumulate_principal_' + listWeekDay[i] #累積本金data[accumulate_principal] = data[principal].cumsum() # 累積成本=本金相加marketValue = 'market_value_on_' + listWeekDay[i] # 市值profit = 'profit_on_' + listWeekDay[i] # 純收益data[profit] = data[marketValue] - data[accumulate_principal] # 市值減去累計(jì)本金,得到純收益profit_rate = 'profit_rate_on_' + listWeekDay[i] # 收益率data[profit_rate] = data[profit] / data[accumulate_principal] # 收益率 = 收益/累積本金figure = plt.figure(3) # 畫收益曲線 for i in range(5):profit = 'profit_on_' + listWeekDay[i]data[profit].plot(title='定投收益', xlabel='交易日期', ylabel='收益(元)', legend=profit, grid=True)data['no_risk_profit_rate'] = data['no_risk_profit'] / data['no_risk_accumulate_principal'] #無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益/無(wú)風(fēng)險(xiǎn)本金=無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率 data['no_risk_profit'].plot(title='定投收益', xlabel='交易日期', ylabel='收益(元)', legend='5% no_risk_profit', grid=True)# plt.show()figure = plt.figure(4) # 畫定投收益率 for i in range(5):profit_rate = 'profit_rate_on_' + listWeekDay[i]data[profit_rate].plot(title='定投收益率', xlabel='交易日期', ylabel='收益率', legend=profit_rate, grid=True)data['no_risk_profit_rate'].plot(xlabel='交易日期', ylabel='收益率', legend='5% no_risk_profit_rate', grid=True)def to_percent(temp, position): # 轉(zhuǎn)換畫收益圖的Y軸為百分?jǐn)?shù)。return '%1.0f' % (100 * temp) + '%'plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent)) plt.show()

產(chǎn)出:

如果資金有計(jì)劃近期不會(huì)使用,可以考慮研究一下如何投資。
修改一下代碼,如果我們2018-01-01年開(kāi)始定投,會(huì)怎么樣?




收益更好,能達(dá)到50%。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的量化投资之定投,无脑却收益还不错,记得周三来的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò),歡迎將生活随笔推薦給好友。

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