优矿-python计算上证50之间的相关系数

#线性回归策略
# Import libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels import regression
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
import math
#编写线性回归函数
def linreg(X, Y):# Running the linear regressionX = sm.add_constant(X)model = regression.linear_model.OLS(Y, X).fit()a = model.params[0]b = model.params[1]X = X[:, 1]# Return summary of the regression and plot resultsX2 = np.linspace(X.min(), X.max(), 100)Y_hat = X2 * b + aplt.scatter(X, Y, alpha=0.3) # Plot the raw dataplt.plot(X2, Y_hat, 'r', alpha=0.9);  # Add the regression line, colored in redplt.xlabel('X Value')plt.ylabel('Y Value')return b
def get_beita(benchmark,asset):#基于stock2=a+b*stock1asset['ret_asset']=(asset['closePrice']-asset['closePrice'].shift(1))/asset['closePrice']benchmark['ret_benchmark']=(benchmark['closePrice']-benchmark['closePrice'].shift(1))/benchmark['closePrice']asset_ret=asset['ret_asset'][1:len(asset)]benchmark_ret=benchmark['ret_benchmark'][1:len(benchmark)]b=linreg(asset_ret.values, benchmark_ret.values)return b
########################################################################################################
start = '2017-05-04'                       # 回测起始时间
end = '2017-05-04'                         # 回测结束时间
universe =set_universe("SH50") # 证券池，支持股票和基金
capital_base = 100000                      # 起始资金
freq = 'd'                                 # 策略类型，'d'表示日间策略使用日线回测，'m'表示日内策略使用分钟线回测
refresh_rate = 1                           # 调仓频率，表示执行handle_data的时间间隔，若freq = 'd'时间间隔的单位为交易日，若freq = 'm'时间间隔为分钟
max_history_window=600
def initialize(account):                   # 初始化虚拟账户状态passdef handle_data(account):df=pd.DataFrame()for stock in account.universe:asset=pd.DataFrame(account.get_history(600)[stock])value=[]for stock1 in account.universe:benchmark=pd.DataFrame(account.get_history(600)[stock1])b=get_beita(benchmark,asset)value.append(b)df[stock]=pd.Series(value)df.index=account.universeprint df

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