python如何计算股票收益率|如何用Python和机器学习炒股赚钱

一、用matlab怎么算股票价格的收益率，怎么得出收益率的图~

用matlab算股票价格的收益率的方法：在matlab里面通常指令是：log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指数第t天的价格；
其中Xt-1是某股票或某指数第t-1天的价格.股票收益率简介：股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。
股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。
股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。

二、怎么用python写excel中的收益率

先引入xlwt模块接着，使用workbook方法，创建一个新的工作簿添加一个sheet呀，参数overwrite就是说可不可以重复写入值，就是当单元格已经非空，你还要写入接着，我们写入一个英文，没问题但是要写入中文，fuck了，讨厌红色字体我们来编码一下吧，ok，就是需要编码以后才能写入最后别忘记保存啊，不然你是竹篮打水一场空最后的效果图啦。
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三、如何用Python和机器学习炒股赚钱

学习决策树、向量机、神经网络等相关知识，使用数据挖掘技术收集数据集，反复训练模型评估模型调参，直到实际输出与目标输出误差降低到预设值，并计算正波动概率，用概率论与微积分相关知识作出假设并求可信度，假设收益>0被接受时可认为该模型在一定时间段内可盈利。
此外，还可结合深度强化学习对模型进行实时优化，以保持长期可用

四、如何用python 取所有股票一段时间历史数据

各种股票软件，例如通达信、同花顺、大智慧，都可以实时查看股票价格和走势，做一些简单的选股和定量分析，但是如果你想做更复杂的分析，例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘，所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库，然后再通过其他工具，例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析，这样就能实现更多目的了。

五、如何计算股票预期收益？

在衡量市场风险和收益模型中，使用最久，也是至今大多数公司采用的是资本资产定价模型(CAPM)，其假设是尽管分散投资对降低公司的特有风险有好处，但大部分投资者仍然将他们的资产集中在有限的几项资产上。
比较流行的还有后来兴起的套利定价模型(APM)，它的假设是投资者会利用套利的机会获利，既如果两个投资组合面临同样的风险但提供不同的预期收益率，投资者会选择拥有较高预期收益率的投资组合，并不会调整收益至均衡。
我们主要以资本资产定价模型为基础，结合套利定价模型来计算。
首先一个概念是β值。
它表明一项投资的风险程度：资产i的β值=资产i与市场投资组合的协方差/市场投资组合的方差市场投资组合与其自身的协方差就是市场投资组合的方差，因此市场投资组合的β值永远等于1，风险大于平均资产的投资β值大于1，反之小于1，无风险投资β值等于0。
需要说明的是，在投资组合中，可能会有个别资产的收益率小于0，这说明，这项资产的投资回报率会小于无风险利率。
一般来讲，要避免这样的投资项目，除非你已经很好到做到分散化。
下面一个问题是单个资产的收益率：一项资产的预期收益率与其β值线形相关：资产i的预期收益率E(Ri)=Rf+βi[E(Rm)-Rf]其中： Rf： 无风险收益率E(Rm)：市场投资组合的预期收益率βi： 投资i的β值。
E(Rm)-Rf为投资组合的风险溢酬。
整个投资组合的β值是投资组合中各资产β值的加权平均数，在不存在套利的情况下，资产收益率。
对于多要素的情况：E(R)=Rf+∑βi[E(Ri)-Rf]其中，E(Ri)： 要素i的β值为1而其它要素的β均为0的投资组合的预期收益率。
首先确定一个可接受的收益率，即风险溢酬。
风险溢酬衡量了一个投资者将其资产从无风险投资转移到一个平均的风险投资时所需要的额外收益。
风险溢酬是你投资组合的预期收益率减去无风险投资的收益率的差额。
这个数字一般情况下要大于1才有意义，否则说明你的投资组合选择是有问题的。
风险越高，所期望的风险溢酬就应该越大。
对于无风险收益率，一般是以政府长期债券的年利率为基础的。
在美国等发达市场，有完善的股票市场作为参考依据。
就目前我国的情况，从股票市场尚难得出一个合适的结论，结合国民生产总值的增长率来估计风险溢酬未尝不是一个好的选择。

六、已知某股票的β值为1.2，无风险收益率为6%，市场组合的期望收益率为16%，计算该股票的期望收益率。

期望收益率=无风险收益率＋风险收益率Ri=Rf+β(Rm-Rf)  =6%+1.2*(16%-6%)  =18%其中Rm-Rf可以理解为市场组合平均风险收益率，β为相对市场平均风险而言的风险系数。

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