金融大数据分析-Jupyter-Python3-资产定价模型-CAPM
一、如何做资产定价模型CAPM？
任务1. 建立CAPM模型，并做回归分析，对阿发值和贝塔值进行解释和分析（无风险收益率为国债的年化收益（3.6%））
任务2. 对Beta系数和贝塔值进行解释和分析（到网上阅读CAPM模型介绍，然后进行详细分析）
任务3. 预测：估计预期收益率并与实际收益率进行比较
二、代码步骤
1.全部代码
代码如下（示例）：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts
%matplotlib inline
ticker = ‘sh’
#获取上证综指的历史交易数据
Market = ts.get_hist_data(ticker,‘2022-01-01’,‘2022-03-23’)
Market.head()
Market.index=pd.to_datetime(Market.index)
Market.sort_values(by=“date”,inplace=True)
retM=(Market.close-Market.close.shift(1))/Market.close.shift(1)
#给序列取名字
retM.name=‘Mret’
retM.dropna(inplace=True)
retM.head()
#获取中国联通的数据
#获取个股历史交易数据
Xin_an=ts.get_hist_data(“600050”,‘2022-01-01’,‘2022-03-23’)
Xin_an.head()
Xin_an.index=pd.to_datetime(Xin_an.index)
Xin_an.sort_values(by=“date”,inplace=True)
retS=(Xin_an.close-Xin_an.close.shift(1))/Xin_an.close.shift(1)
retS.name=‘Sret’
retS.dropna(inplace=True)
retS.head()
Ret=pd.merge(pd.DataFrame(retS),pd.DataFrame(retM),left_index=True,right_index=True,how=‘inner’)
Ret.head()
Ret.tail()
#计算日无风险收益率
rf=(1+0.036)**(1/360)-1
rf
#计算股票超额收益率和市场风险溢酬
Ret.head()
Eret=Ret-rf
Eret.columns=[“LSret”,“RMret”]
Eret.head()
#中国联通和上阵综指收益之间的关系散点图
plt.scatter(Eret.LSret,Eret.RMret)
plt.title(‘XinAnGuFen return and market return’)
#构建CAPM模型 并进行拟合运算,基于公式的
import statsmodels.formula.api as smf
model1 = smf.ols(‘LSret~RMret’,data=Eret)
result1 =model1.fit()
result1.summary()
#基于数组的
import statsmodels.api as sm#导入统计模型
model=sm.OLS(Eret.LSret[:],sm.add_constant(Eret.RMret[:]))
result2=model.fit()
result2.summary()
#绘制拟合图
y=Eret.LSret
x=Eret.RMret
fig,ax =plt.subplots(figsize=(8,6))
ax.plot(x,y,‘o’,label=“data”)
ax.plot(x,result1.fittedvalues,‘r–’,label=“OLS”)
ax.legend(loc=“best”)
#第一步 获取2022年4月上证指数收益率
ticker =‘sh’
Market2022 = ts.get_hist_data(ticker,‘2022-03-24’,‘2022-04-23’)
Market2022.head()
Market2022.index=pd.to_datetime(Market2022.index)
Market2022.sort_values(by=“date”,inplace=True)
retM1=(Market2022.close-Market2022.close.shift(1))/Market2022.close.shift(1)
retM1.name=‘Mret1’#给序列取名字
retM1.dropna(inplace=True)
retM1.head()
#计算2022年4月上证综指指数风险溢酬
Emktret2022=(retM1-rf)
Emktret2022.name=‘Emktret2022’
Emktret2022.head()
#用result模型进行预测
prediction2022=result1.predict(sm.add_constant(Emktret2022),transform=False)
prediction2022.name=“pre2022”
prediction2022.head()
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.plot(prediction2022)
plt.xticks(rotation=45)
#获取中国联通2022年4月股票数据
ticker=‘600050’
BC2022=ts.get_hist_data(ticker,‘2022-03-24’,‘2022-04-23’)
BC2022.head()
BC2022.index=pd.to_datetime(BC2022.index)
BC2022.sort_values(by=“date”,inplace=True)
Simpleret=(BC2022.close-BC2022.close.shift(1))/BC2022.close.shift(1)
Simpleret.name=‘BC2022’
Simpleret.head()
EBC2022=Simpleret-rf
EBC2022.name=‘EBC2022’
EBC2022.dropna(inplace=True)
EBC2022.head()
EBC2022.plot()
#合并数据，通过图形进行拟合分析
Pred2022=pd.merge(pd.DataFrame(EBC2022),pd.DataFrame(prediction2022),left_index=True,right_index=True,how=‘inner’)
Pred2022=Pred2022.sort_index(ascending=True)
Pred2022.head()
Pred2022.plot()
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