get_stocks_holding_return
fxdayu_alphaman.selector.selector_analysis.get_stocks_holding_return(*args, **kwargs)
简要描述：
- 计算持股方案的股票持有期(periods)收益。
参数：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| stock_strategy | 是 | pandas.MultiIndex | 一个MultiIndex Series的序列。索引为date (level 0) 和 asset (level 1),包含一列持有股票相对权重(目前在计算总体收益时并未生效)。其中asset的值为指定日期待持有的股票代码。 |
| prices | 是 | pandas.Dataframe | 计算绩效时用到的的个股每日价格,通常为收盘价(close)。索引(index)为datetime,columns为各股票代码。 |
| strategy_name | 是 | str | 该持股方案的名称,可任意命名(str) |
| periods | 否 | tuple | 持有周期。默认(1,5,10) |
参数示例:
- stock_strategy:
-----------------------------------
date | asset |
-----------------------------------
| AAPL | 1
-----------------------
| BA | 1
-----------------------
2014-01-01 | CMG | 1
-----------------------
| DAL | 3
-----------------------
| LULU | 2
-----------------------
- prices:
sh600011 sh600015 sh600018 sh600021 sh600028
datetime
2014-10-08 15:00:00 18.743 17.639 NaN 7.463 9.872
2014-10-09 15:00:00 18.834 17.556 NaN 7.536 9.909
2014-10-10 15:00:00 18.410 17.597 NaN 7.580 9.835
2014-10-13 15:00:00 18.047 17.515 NaN 7.536 9.685
2014-10-14 15:00:00 18.773 17.494 NaN 7.433 9.704
2014-10-15 15:00:00 18.561 17.597 NaN 7.477 9.704
2014-10-16 15:00:00 18.501 17.659 NaN 7.448 9.685
2014-10-17 15:00:00 18.349 17.535 NaN 7.272 9.611
2014-10-20 15:00:00 18.319 17.618 NaN 7.360 9.629
返回参数说明:
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| stocks_holding_return | pandas.Dataframe | 该持股方案对应每一只股票的持有期收益。 |
get_stocks_downside_return
fxdayu_alphaman.selector.selector_analysis.get_stocks_downside_return(*args, **kwargs)
简要描述：
- 计算持股方案的股票下行(periods)收益。
参数：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| stock_strategy | 是 | pandas.MultiIndex | 一个MultiIndex Series的序列。索引为date (level 0) 和 asset (level 1),包含一列持有股票相对权重(目前在计算总体收益时并未生效)。其中asset的值为指定日期待持有的股票代码。 |
| prices | 是 | pandas.Dataframe | 计算绩效时用到的的个股每日价格,通常为收盘价(close)。索引(index)为datetime,columns为各股票代码。 |
| prices_low | 是 | pandas.Dataframe | 计算绩效时用到的的个股每日最低价格,pandas dataframe类型,形同prices。 |
| strategy_name | 是 | str | 该持股方案的名称,可任意命名(str) |
| periods | 否 | tuple | 持有周期。默认(1,5,10) |
参数示例:
- stock_strategy:
-----------------------------------
date | asset |
-----------------------------------
| AAPL | 1
-----------------------
| BA | 1
-----------------------
2014-01-01 | CMG | 1
-----------------------
| DAL | 3
-----------------------
| LULU | 2
-----------------------
- prices:
sh600011 sh600015 sh600018 sh600021 sh600028
datetime
2014-10-08 15:00:00 18.743 17.639 NaN 7.463 9.872
2014-10-09 15:00:00 18.834 17.556 NaN 7.536 9.909
2014-10-10 15:00:00 18.410 17.597 NaN 7.580 9.835
2014-10-13 15:00:00 18.047 17.515 NaN 7.536 9.685
2014-10-14 15:00:00 18.773 17.494 NaN 7.433 9.704
2014-10-15 15:00:00 18.561 17.597 NaN 7.477 9.704
2014-10-16 15:00:00 18.501 17.659 NaN 7.448 9.685
2014-10-17 15:00:00 18.349 17.535 NaN 7.272 9.611
2014-10-20 15:00:00 18.319 17.618 NaN 7.360 9.629
返回参数说明:
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| stocks_downside_return | pandas.Dataframe | 该持股方案对应每一只股票的下行收益。 |
get_stocks_upside_return
fxdayu_alphaman.selector.selector_analysis.get_stocks_upside_return(*args, **kwargs)
简要描述：
- 计算持股方案的股票上行(periods)收益。
参数：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| stock_strategy | 是 | pandas.MultiIndex | 一个MultiIndex Series的序列。索引为date (level 0) 和 asset (level 1),包含一列持有股票相对权重(目前在计算总体收益时并未生效)。其中asset的值为指定日期待持有的股票代码。 |
| prices | 是 | pandas.Dataframe | 计算绩效时用到的的个股每日价格,通常为收盘价(close)。索引(index)为datetime,columns为各股票代码。 |
| prices_high | 是 | pandas.Dataframe | 计算绩效时用到的的个股每日最高价格,pandas dataframe类型,形同prices。 |
| strategy_name | 是 | str | 该持股方案的名称,可任意命名(str) |
| periods | 否 | tuple | 持有周期。默认(1,5,10) |
参数示例:
- stock_strategy:
-----------------------------------
date | asset |
-----------------------------------
| AAPL | 1
-----------------------
| BA | 1
-----------------------
2014-01-01 | CMG | 1
-----------------------
| DAL | 3
-----------------------
| LULU | 2
-----------------------
- prices:
sh600011 sh600015 sh600018 sh600021 sh600028
datetime
2014-10-08 15:00:00 18.743 17.639 NaN 7.463 9.872
2014-10-09 15:00:00 18.834 17.556 NaN 7.536 9.909
2014-10-10 15:00:00 18.410 17.597 NaN 7.580 9.835
2014-10-13 15:00:00 18.047 17.515 NaN 7.536 9.685
2014-10-14 15:00:00 18.773 17.494 NaN 7.433 9.704
2014-10-15 15:00:00 18.561 17.597 NaN 7.477 9.704
2014-10-16 15:00:00 18.501 17.659 NaN 7.448 9.685
2014-10-17 15:00:00 18.349 17.535 NaN 7.272 9.611
2014-10-20 15:00:00 18.319 17.618 NaN 7.360 9.629
返回参数说明:
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| stocks_upside_return | pandas.Dataframe | 该持股方案对应每一只股票的上行收益。 |
get_stocklist_mean_return
fxdayu_alphaman.selector.selector_analysis.get_stocklist_mean_return(*args, **kwargs)
简要描述：
- 计算某持股方案的平均日持有收益。
参数：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| stock_strategy | 是 | pandas.MultiIndex | 一个MultiIndex Series的序列。索引为date (level 0) 和 asset (level 1),包含一列持有股票相对权重(目前在计算总体收益时并未生效)。其中asset的值为指定日期待持有的股票代码。 |
| start | 是 | datetime | 起始时间 |
| end | 是 | datetime | 终止时间 |
| strategy_name | 是 | str | 该持股方案的名称,可任意命名(str) |
| prices | 是 | pandas.Dataframe | 计算绩效时用到的的个股每日价格,通常为收盘价(close)。索引(index)为datetime,columns为各股票代码。 |
| periods | 否 | tuple | 持有周期。默认(1,5,10) |
参数示例:
- stock_strategy:
-----------------------------------
date | asset |
-----------------------------------
| AAPL | 1
-----------------------
| BA | 1
-----------------------
2014-01-01 | CMG | 1
-----------------------
| DAL | 3
-----------------------
| LULU | 2
-----------------------
- prices:
sh600011 sh600015 sh600018 sh600021 sh600028
datetime
2014-10-08 15:00:00 18.743 17.639 NaN 7.463 9.872
2014-10-09 15:00:00 18.834 17.556 NaN 7.536 9.909
2014-10-10 15:00:00 18.410 17.597 NaN 7.580 9.835
2014-10-13 15:00:00 18.047 17.515 NaN 7.536 9.685
2014-10-14 15:00:00 18.773 17.494 NaN 7.433 9.704
2014-10-15 15:00:00 18.561 17.597 NaN 7.477 9.704
2014-10-16 15:00:00 18.501 17.659 NaN 7.448 9.685
2014-10-17 15:00:00 18.349 17.535 NaN 7.272 9.611
2014-10-20 15:00:00 18.319 17.618 NaN 7.360 9.629
返回参数说明:
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| stocklist_mean_return | pandas.MultiIndex | 日平均收益的时序数据(pandas.multiIndex类型)。index 为factor_quantile——用以表示该收益序列的名称/标记 (level 0),和 date (level 1),colunms为不同持有期。 |
返回参数示例:
1 5 10
factor_quantile date
hs300 2016-01-04 15:00:00 0.002412 -0.080094 -0.097879
2016-01-05 15:00:00 0.017544 -0.075621 -0.073491
2016-01-06 15:00:00 -0.069334 -0.108461 -0.103234
2016-01-07 15:00:00 0.020392 -0.022101 -0.064665
2016-01-08 15:00:00 -0.050307 -0.072237 -0.073805
2016-01-11 15:00:00 0.007286 -0.019333 -0.019909
2016-01-12 15:00:00 -0.018606 0.002304 -0.085580
2016-01-13 15:00:00 0.020815 0.005862 -0.071463
2016-01-14 15:00:00 -0.031922 -0.043525 -0.114171
2016-01-15 15:00:00 0.003848 -0.001690 -0.055356
2016-01-18 15:00:00 0.029511 -0.000588 -0.073363
2016-01-19 15:00:00 -0.015122 -0.087682 -0.081223
2016-01-20 15:00:00 -0.029307 -0.076875 -0.071113
2016-01-21 15:00:00 0.010421 -0.073860 -0.031347
2016-01-22 15:00:00 0.004956 -0.053757 -0.048072
plot_distribution_features_table
fxdayu_alphaman.selector.selector_analysis.plot_distribution_features_table(stocks_return,periods)
简要描述：
- 根据指定持有周期下的收益序列(含持有收益、上行收益、下行收益等),计算该收益序列的分布特征。
参数：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| stocks_return | 是 | pandas.Dataframe | 选股方案收益, columns包含"factor_quantile"——收益序列名称/标记和periods当中存在的持有期。 |
| periods | 是 | tuple | 持有周期。 |
参数示例:
- stocks_return:
date asset 1 5 10 factor_quantile
0 2016-01-04 15:00:00 600600.XSHG 0.002412 -0.080094 -0.097879 test
1 2016-01-04 15:00:00 601600.XSHG 0.017544 -0.075621 -0.073491 test
2 2016-01-04 15:00:00 603600.XSHG -0.069334 -0.108461 -0.103234 test
3 2016-01-04 15:00:00 600131.XSHG 0.020392 -0.022101 -0.064665 test
4 2016-01-05 15:00:00 600600.XSHG -0.050307 -0.072237 -0.073805 test
5 2016-01-15 15:00:00 000030.XSHE 0.007286 -0.019333 -0.019909 test
6 2016-01-15 15:00:00 000031.XSHE -0.018606 0.002304 -0.085580 test
7 2016-01-15 15:00:00 000032.XSHE 0.020815 0.005862 -0.071463 test
8 2016-01-15 15:00:00 000034.XSHE -0.031922 -0.043525 -0.114171 test
9 2016-01-15 15:00:00 000035.XSHE 0.003848 -0.001690 -0.055356 test
10 2016-01-18 15:00:00 600600.XSHG 0.029511 -0.000588 -0.073363 test
11 2016-01-18 15:00:00 601600.XSHG -0.015122 -0.087682 -0.081223 test
12 2016-01-20 15:00:00 000030.XSHE -0.029307 -0.076875 -0.071113 test
13 2016-01-20 15:00:00 000031.XSHE 0.010421 -0.073860 -0.031347 test
14 2016-01-20 15:00:00 000032.XSHE 0.004956 -0.053757 -0.048072 test
15 2016-01-20 15:00:00 000034.XSHE -0.060207 -0.072818 -0.058225 test
16 2016-01-20 15:00:00 000035.XSHE -0.003455 0.007080 0.032828 test
返回参数说明:
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| distribution_features_table | pandas.Dataframe | 不同持有周期下的收益分布特征。 |
返回参数示例:
std q0.5 q0.25 min max mean
holding period factor_quantile
1 test 0.026118 -0.000401 -0.011203 -0.100128 0.100398 0.000648
5 test 0.060400 0.001621 -0.024587 -0.285132 0.480710 0.004665
10 test 0.075704 0.008019 -0.032575 -0.358760 0.673005 0.010801
plot_cumulative_returns
fxdayu_alphaman.selector.selector_analysis.plot_cumulative_returns(stocklist_mean_return, period=1, ax=None)
简要描述：
- 画出选股方案累积收益曲线。
参数：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| stocklist_mean_return | 是 | pandas.MultiIndex | 日平均收益的时序数据(pandas.multiIndex类型)。index 为factor_quantile——用以表示该收益序列的名称/标记 (level 0 ) 和 date (level 1),colunms为不同持有期。 |
| period | 是 | int | 指定按何种持有期画图 |
| ax | 否 | matplotlib.Axes | Axes upon which to plot |
参数示例:
- stocklist_mean_return:
1 5 10
factor_quantile date
hs300 2016-01-04 15:00:00 0.002412 -0.080094 -0.097879
2016-01-05 15:00:00 0.017544 -0.075621 -0.073491
2016-01-06 15:00:00 -0.069334 -0.108461 -0.103234
2016-01-07 15:00:00 0.020392 -0.022101 -0.064665
2016-01-08 15:00:00 -0.050307 -0.072237 -0.073805
2016-01-11 15:00:00 0.007286 -0.019333 -0.019909
2016-01-12 15:00:00 -0.018606 0.002304 -0.085580
2016-01-13 15:00:00 0.020815 0.005862 -0.071463
2016-01-14 15:00:00 -0.031922 -0.043525 -0.114171
2016-01-15 15:00:00 0.003848 -0.001690 -0.055356
2016-01-18 15:00:00 0.029511 -0.000588 -0.073363
2016-01-19 15:00:00 -0.015122 -0.087682 -0.081223
2016-01-20 15:00:00 -0.029307 -0.076875 -0.071113
2016-01-21 15:00:00 0.010421 -0.073860 -0.031347
2016-01-22 15:00:00 0.004956 -0.053757 -0.048072
返回参数说明:
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| ax | matplotlib.Axes |
plot_distribution_of_returns
fxdayu_alphaman.selector.selector_analysis.plot_distribution_of_returns(*args, **kwargs)
简要描述：
- 画出选股方案所选出的股票的收益分布特征(含持有收益、上行收益、下行收益等)。
参数：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| returns | 是 | pandas.Dataframe | 选股方案收益, columns包含"factor_quantile"——收益序列名称/标记和periods当中存在的持有期。 |
| period | 是 | int | 指定按何种持有期画图 |
| return_type | 是 | str | 收益类型(upside、downside、holding) |
| ax | 否 | matplotlib.Axes | Axes upon which to plot |
返回参数说明:
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| ax | matplotlib.Axes |
plot_stock_returns_violin
fxdayu_alphaman.selector.selector_analysis.plot_stock_returns_violin(*args, **kwargs)
简要描述：
- 画出选股方案所选出的股票的收益分布特征——提琴图(含持有收益、上行收益、下行收益等)。
参数：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| returns | 是 | pandas.Dataframe | 选股方案收益, columns包含"factor_quantile"——收益序列名称/标记和periods当中存在的持有期。 |
| return_type | 是 | str | 收益类型(upside、downside、holding) |
| ax | 否 | matplotlib.Axes | Axes upon which to plot |
返回参数说明:
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| ax | matplotlib.Axes |