量化投资：以Python为工具，代码和数据第二部分

量化投资：以Python为工具，代码和数据第二部分

#coding:utf-8
#chap13 Descriptive Statistics
import pandas as pd
import os
# os.chdir（‘E:\\book_data\\part_2‘）
os.chdir（r‘/media/chai/E/迅雷下载/Python Quant Book/part 2‘）

# /media/chai/E/迅雷下载/Python Quant Book/part 2/part2.py

# returns=pd.read_csv（‘013\\retdata.csv‘）
returns=pd.read_csv（r‘/media/chai/E/迅雷下载/Python Quant Book/part 2/013/retdata.csv‘）


gsyh=returns.gsyh
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist（gsyh）
returns.zglt.mean（）
returns.pfyh.mean（）
returns.zglt.median（）
returns.pfyh.median（）
returns.zglt.mode（）
returns.pfyh.mode（）
[returns.zglt.quantile（i） for i in [0.250.75]]
[returns.pfyh.quantile（i） for i in [0.250.75]]

returns.zglt.max（）-returns.zglt.min（）
returns.zglt.mad（）
returns.zglt.var（）
returns.zglt.std（）
returns.pfyh.max（）-returns.pfyh.min（）
returns.pfyh.mad（）
returns.pfyh.var（）
returns.pfyh.std（）

# fund=pd.read_csv（‘013\\history.csv‘sep=‘;‘）

fund=pd.read_csv（r‘/media/chai/E/迅雷下载/Python Quant Book/part 2/013/history.csv‘sep=‘;‘）

fund.head（）

#chap14 Random Variable
import numpy as np
import pandas as pd

RandomNumber=np.random.choice（[12345]\
                   size=100replace=True\
                   p=[0.10.10.30.30.2]）
pd.Series（RandomNumber）.value_counts（）
pd.Series（RandomNumber）.value_counts（）/100

# HSRet300=pd.read_csv（‘014\\return300.csv‘）

HSRet300=pd.read_csv（r‘/media/chai/E/迅雷下载/Python Quant Book/part 2/014/return300.csv‘）


HSRet300.head（n=2）

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

density=stats.kde.gaussian_kde（HSRet300.iloc[:1]）

bins=np.arange（-550.02） #设定分割区间

plt.subplot（211）
plt.plot（binsdensity（bins））
plt.title（‘沪深300收益率序列的概率密度曲线图‘）

plt.subplot（212）
plt.plot（binsdensity（bins）.cumsum（））
plt.title（‘沪深300收益率序列的累积分布函数图‘）

np.random.binomial（1000.520）
np.random.binomial（100.53）

stats.binom.pmf（201000.5）
stats.binom.pmf（501000.5）

dd=stats.binom.pmf（np.arange（0211）1000.5）
dd
dd.sum（）
stats.binom.cdf（201000.5）

ret=HSRet300.iloc[:1]
HSRet300.iloc[:0].head（）
ret.head（n=3）

p=len（ret[ret>0]）/len（ret）
p

prob=stats.binom.pmf（610p）
prob

Norm=np.random.normal（size=5）
Norm

stats.norm.pdf（Norm）
stats.norm.cdf（Norm）

HS300_RetMean=ret.mean（）
HS300_RetMean

HS300_RetVariance=ret.var（）
HS300_RetVariance

stats.norm.ppf（0.05HS300_RetMeanHS300_RetVariance**0.5）

plt.plot（np.arange（050.002）\
         stats.chi.pdf（np.arange（050.002）3））
plt.title（‘Probability Density Plot of Chi-Square Distribution‘）

x=np.arange（-44.0040.004）
plt.plot（xstats.norm.pdf（x）label=‘Normal‘）
plt.plot（xstats.t.pdf（x5）label=‘df=5‘）
plt.plot（xstats.t.pdf（x30）label=‘df=30‘）
plt.legend（）

plt.plot（np.arange（050.002）\
        stats.f.pdf（np.arange（050.002）440））
plt.title（‘Probability Density Plot of F Distribution‘）


#correlation
TRD_Index=pd.read_table（‘014\\TRD_Index.txt‘sep=‘\t‘）
TRD_Index.head（）
SHindex=TRD_Index[TRD_Index.Indexcd==1]
SHindex.

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 2\
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 2\013\
     文件       21956  2016-05-17 21:53  part 2\013\history.csv
     文件       13931  2015-08-06 18:01  part 2\013\retdata.csv
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 2\014\
     文件        5011  2015-05-20 06:48  part 2\014\return300.csv
     文件     1173890  2014-02-10 16:47  part 2\014\TRD_Index.txt
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 2\015\
     文件       72649  2015-07-05 18:10  part 2\015\TRD_Index.csv
     文件     1173890  2014-02-10 16:47  part 2\015\TRD_Index.txt
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 2\016\
     文件      209921  2016-05-18 19:45  part 2\016\PSID.csv
     文件       92554  2015-07-06 03:38  part 2\016\TRD_Year.csv
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 2\017\
     文件      114709  2015-07-18 04:20  part 2\017\Penn World Table.xlsx
     文件     1173890  2014-02-10 16:47  part 2\017\TRD_Index.txt
     文件        6147  2017-01-30 17:18  part 2\part2.py