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Empyrical 超简单教你一行代码计算风险指标

Python实用宝典 | 103 2022-05-29 07:32 0 0 0
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Empyrical 是一个知名的金融风险指标库。它能够用于计算年平均回报、最大回撤、Alpha值、Beta值、卡尔马率、Omega率、夏普率等。它还被用于zipline和pyfolio,是Quantopian开发的三件套之一。

下面就教你如何使用 Empyrical 这个风险指标计算神器。

1.准备



开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,可以访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器,它有许多的优点:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install empyrical


2. Empyrical 基本使用



计算最大回撤,你只需要从 empyrical 库中引入 max_drawdown ,将数据作为参数传入计算,一行代码就能实现:

import numpy as np
from empyrical import max_drawdown

returns = np.array([.01, .02, .03, -.4, -.06, -.02])

# 计算最大回撤
max_drawdown(returns)
# 结果:-0.4472800000000001


同样地,如果你需要计算alpha和beta指标:

import numpy as np
from empyrical import alpha_beta

returns = np.array([.01, .02, .03, -.4, -.06, -.02])
benchmark_returns = np.array([.02, .02, .03, -.35, -.05, -.01])

# 计算alpha和Beta值
alpha, beta = alpha_beta(returns, benchmark_returns)
print(alpha, beta)
# 结果:-0.7960672549836803 1.1243025418474892


如果你想要计算夏普率,同样也是一行代码就能解决,只不过你需要注意这几个参数的意义:

import numpy as np
from empyrical import sharpe_ratio

returns = np.array([.01, .02, .03, -.4, -.06, -.02])

# 计算夏普率
sr = sharpe_ratio(returns, risk_free=0, period='daily', annualization=None)
print(sr)
# 结果:-6.7377339531573535


各个参数的意义如下:

参数数据类型意义
returnspandas.Series策略的日回报,非累积。
risk_freefloat本周期内的无风险利率
periodstr, optional确定回报数据的周期,默认为天。
annualizationint, optional

交易日总数(用于计算年化)

如果是daily,则默认为252个交易日。

3.更多的指标



Empyrical 能提供使用的指标非常多,这里就不一一介绍了,基本上用法都和夏普率的计算方法差不多,这里介绍他们的方法和参数。

3.1 omega_ratio

empyrical.omega_ratio(returns, risk_free=0.0, required_return=0.0, annualization=252)


参数数据类型意义
returnspandas.Series策略的日回报,非累积。
risk_freefloat本周期内的无风险利率
required_returnfloat, optional投资者可接受的最低回报。
annualizationint, optional

交易日总数(用于计算年化

如果是daily,则默认为252个交易日。

3.2 calmar_ratio

empyrical.calmar_ratio(returns, period='daily', annualization=None)


参数数据类型意义
returnspandas.Series策略的日回报,非累积。
periodstr, optional确定回报数据的周期,默认为天。
annualizationint, optional交易日总数(用于计算年化)。如果是daily,则默认为252个交易日。

3.3 sortino_ratio

empyrical.sortino_ratio(returns, required_return=0, period='daily', annualization=None, _downside_risk=None)


参数数据类型意义
returnspandas.Series策略的日回报,非累积。
required_returnfloat最小投资回报
periodstr, optional确定回报数据的周期,默认为天。
annualizationint, optional交易日总数(用于计算年化)。如果是daily,则默认为252个交易日。
_downside_riskfloat, optional给定输入的下跌风险。如果没有提供则自动计算

更多的指标及其说明,请查看empyrical源代码的stats.py文件,里面还包含了所有指标的计算逻辑,如果你想了解每个指标的计算方法,可以查看这个文件进行学习:

https://github.com/quantopian/empyrical/blob/master/empyrical/stats.py

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的Python 实战教程,请持续关注Python实用宝典。

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