什么是股票的收益率

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什么是股票的收益率

股票收益率是反映股票收益水平的指标。投资者购买股票或债券最关心的是能获得多少收益，衡量一项证券投资收益大小以收益率来表示。反映股票收益率的高低，一般有三个指标

本期股利收益率。是以现行价格购买股票的预期收益率。
持有期收益率。股票没有到期，投资者持有股票的时间有长有短，股票在持有期间的收益率为持有期收益率。
折股后的持有期收益率。股份公司进行折股后，出现股份增加和股价下降的情况。

因此，折股后股票的价格必须调整，所以计算股票的收益率对于金融来说，非常的重要

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# 案例使用微软的股票
import numpy as np
from pandas_datareader import data as wb
import pandas as pd

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MSFT = wb.DataReader('MSFT', data_source='iex', start='2015-1-1')#使用iex接口
# 微软
MSFT.head()

	open	high	low	close	volume
date
2015-01-02	42.3280	43.0174	42.2191	42.4187	27913852
2015-01-05	42.0649	42.3915	41.9560	42.0241	39673865
2015-01-06	42.0740	42.4087	41.3120	41.4118	36447854
2015-01-07	41.7111	42.1466	41.2666	41.9379	29114061
2015-01-08	42.4096	43.3167	42.3824	43.1716	29645202

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MSFT.head()

	open	high	low	close	volume
date
2015-01-02	42.3280	43.0174	42.2191	42.4187	27913852
2015-01-05	42.0649	42.3915	41.9560	42.0241	39673865
2015-01-06	42.0740	42.4087	41.3120	41.4118	36447854
2015-01-07	41.7111	42.1466	41.2666	41.9379	29114061
2015-01-08	42.4096	43.3167	42.3824	43.1716	29645202

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MSFT.tail()

	open	high	low	close	volume
date
2019-05-03	127.36	129.43	127.25	128.90	24911126
2019-05-06	126.39	128.56	126.11	128.15	24239464
2019-05-07	126.46	127.18	124.22	125.52	36017661
2019-05-08	125.44	126.37	124.75	125.51	28418996
2019-05-09	124.29	125.79	123.57	125.50	27235835

计算证券的收益率

简单收益率

用上一天的收盘价减去今天的收盘价在除以上一天的收盘价

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MSFT['simple_return'] = (MSFT['close'] / MSFT['close'].shift(1)) - 1
MSFT.head()

	open	high	low	close	volume	simple_return
date
2015-01-02	42.3280	43.0174	42.2191	42.4187	27913852	NaN
2015-01-05	42.0649	42.3915	41.9560	42.0241	39673865	-0.009303
2015-01-06	42.0740	42.4087	41.3120	41.4118	36447854	-0.014570
2015-01-07	41.7111	42.1466	41.2666	41.9379	29114061	0.012704
2015-01-08	42.4096	43.3167	42.3824	43.1716	29645202	0.029417

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import matplotlib.pyplot as plt
MSFT['simple_return'].plot(figsize=(8, 5))
plt.show()

在这里插入图片描述

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# 平均收益率
sim_return_d = MSFT['simple_return'].mean()
sim_return_d

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0.0011047908541084086

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# 对于一天的平均收益率小太的 来计算一年的
# 一年有大约250交易日，去除周末和节假日
sim_return_y = MSFT['log_return'].mean() * 250
print (str(round(sim_return_y, 5) * 100)   ' %')

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24.788 %

也就是买微软的股票一年可以获利本金的24.788%

对数收益率（除了简单收益率，还有对数收益率）

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MSFT['log_return'] = np.log(MSFT['close'] / MSFT['close'].shift(1))
MSFT.head()

	open	high	low	close	volume	simple_return	log_return
date
2015-01-02	42.3280	43.0174	42.2191	42.4187	27913852	NaN	NaN
2015-01-05	42.0649	42.3915	41.9560	42.0241	39673865	-0.009303	-0.009346
2015-01-06	42.0740	42.4087	41.3120	41.4118	36447854	-0.014570	-0.014677
2015-01-07	41.7111	42.1466	41.2666	41.9379	29114061	0.012704	0.012624
2015-01-08	42.4096	43.3167	42.3824	43.1716	29645202	0.029417	0.028993

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MSFT['log_return'].plot(figsize=(8, 5))
plt.show()

在这里插入图片描述

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log_return_d = MSFT['log_return'].mean()
log_return_d

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0.0009915141278122766

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log_return_y = MSFT['log_return'].mean() * 250
log_return_y

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0.24787853195306914

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print (str(round(log_return_y, 5) * 100)   ' %')

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24.788 %

有时这两个收益率比较的接近

对于大多数人不可能只买一只股票，下面来计算多支股票

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# 英国石油公司（BP） 福特汽车公司（F） 埃克森美孚公司(XOM) 有限责任公司（LNC）苹果（AAPL）
tickers = ['BP', 'F', 'XOM', 'LNC', 'AAPL']
mydata = pd.DataFrame()
for t in tickers:
    mydata[t] = wb.DataReader(t, data_source='iex', start='2015-1-1')['close']

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mydata.head()

	BP	F	XOM	LNC	AAPL
date
2015-01-02	29.0451	11.7974	77.6966	52.6303	101.1385
2015-01-05	27.5060	11.3366	75.5707	51.0080	98.2893
2015-01-06	27.3003	11.2291	75.1689	49.3764	98.2985
2015-01-07	27.3688	11.5517	75.9306	50.0639	99.6769
2015-01-08	27.9860	11.8435	77.1944	51.2138	103.5067

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mydata.iloc[0]

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BP       29.0451
F        11.7974
XOM      77.6966
LNC      52.6303
AAPL    101.1385
Name: 2015-01-02, dtype: float64

由于第一行完全不一样，对于有经验的人会将第一行全部变为同一个数

mydata / mydata.iloc[0] * 100 将所有数据除以第一个数据乘以100

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(mydata / mydata.iloc[0] * 100).plot(figsize = (15, 6));
plt.show()

个人觉得波动挺大的，果然股票有风险苹果在2018下半年股票暴跌

投资需谨慎

date

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