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在进行股票投资时#xff0c;计算收益率和进行风险控制是非常重要的。本文将介绍一个与此相关的函数#xff1a;radio_day_cal()。
radio_day_cal()函数
def radio_day_cal(last_day, sheet_name, df_dict, code_list, new_list):i 0days…股票收益率计算和风险控制的实现
在进行股票投资时计算收益率和进行风险控制是非常重要的。本文将介绍一个与此相关的函数radio_day_cal()。
radio_day_cal()函数
def radio_day_cal(last_day, sheet_name, df_dict, code_list, new_list):i 0days_work stock_parse.get_days_now_buy(sheet_name, code_list[0])if days_work DAYS_WATCH and sheet_name ! 止盈:print(f此为第{days_work}天已经超过止损观察的{DAYS_WATCH}天请移除并删除分组)for code in code_list:days_work stock_parse.get_days_now_buy(sheet_name, code)if (days_work - last_day -1) and (days_work 2 or last_day 1):day_row_num days_work - last_day 2else:print(f第{days_work}天的上{last_day}天不存在!!!)return Nonetry:open df_dict[code][day_row_num] # n日开盘except: # 格式发生变化open df_dict[int(code)][day_row_num] # n日开盘new new_list[i]i i 1radio ((float(new) - float(open)) / float(open)) * 100radio round(radio, 2)if math.isnan(radio) True:print(f以下为止损策略结果股票代码{code}相对第{last_day}天收益率未填入)return Noneprint(f以下为止损策略结果股票代码{code}相对前{last_day}天收益率为{radio}%)if last_day 1: # 日跌5点判断if radio -DAY1_OUT_LOSS:print(f建议抛出日跌{DAY1_OUT_LOSS}点)else:print(建议持有)elif last_day 3 and days_work 3: # 3日3点判断if radio -DAY3_OUT_LOSS:print(f建议抛出日跌{DAY3_OUT_LOSS}点)else:print(建议持有)elif last_day 3 and days_work 3: # 第3日没有收益出if radio DAY3_OUT_TARGET:print(f建议抛出三日预期不足{DAY3_OUT_TARGET}点)else:print(f建议持有且将股票移入止盈策略三日预期超出{DAY3_OUT_TARGET}点)elif last_day 5: # 5日5点判断if radio -DAY5_OUT_LOSS:print(f建议抛出日跌{DAY5_OUT_LOSS}点)else:print(建议持有)该函数用于计算当前和前last_day天的收益率。该函数以一个股票代码列表作为输入依次计算每个股票的收益率并根据不同的策略打印输出相应的建议。
首先该函数使用外部库stock_parse.get_days_now_buy()获取从购买日期到现在的天数并检查非止盈分组是否多余如果超过了设定的观察期DAYS_WATCH就会进行提示。然后对于给定的股票列表中的每只股票该函数计算出距离当前日期和买入日的天数间隔days_work并据此确定相应的行号day接着在确定了相应的行号day_row_num之后该函数从数据字典df_dict中获取开盘价open和当前价new根据公式(new - open) / open * 100计算出相对于前last_day天的收益率radio。最后根据不同的策略打印输出相应的建议。
如果存在格式变化等错误则会进行相应的提示。
这个函数主要用于给出针对某只股票的持有和抛出建议帮助投资者做好风险控制和收益管理。
总结
本文介绍了一个计算股票收益率并进行风险控制的函数radio_day_cal()它可以计算相对于前last_day天的收益率并根据相应的策略给出持有或抛出的建议。
在实践中我们可以根据具体情况调整参数last_day、DAYS_WATCH、DAY1_OUT_LOSS、DAY3_OUT_LOSS、DAY3_OUT_TARGET和DAY5_OUT_LOSS等以达到更好的效果。
源文件链接及描述见https://blog.csdn.net/Fei_Yang_YF/article/details/129832565?spm1001.2014.3001.5501
