月度归档：2022年05月

量化投资

Empyrical 教你Python一行代码计算量化投资风险指标

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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，请访问这篇文章：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编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

pip install empyrical

2. Empyrical 计算风险指标

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)
# -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)
# -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)
# -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_freeint, float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_freeint, float本周期内的无风险利率
required_returnfloat, optional投资者可接受的最低回报。考虑正收益与负收益的阈值。它会被转为适应本周期回报的值。例如，可接受的最低年回报100会被转为最低0.018
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 教程，请持续关注Python实用宝典。

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Python 数据分析、量化投资

超实用！yfinance 教你 Python 获取并下载美股数据

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yfinance 是一个使用 Yahoo! 获取数据的 Python 第三方模块。它支持获取最细到1分钟级的历史数据及股票基本面数据，是免费获得美股分钟级及以上粒度数据的不二之选。

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，请访问这篇文章：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编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

pip install yfinance

2.yfinance 基本使用

通过yfinance你可以使用一样命令下载任意美股股票的数据，比如：

import yfinance as yf

# 单股
data = yf.download("AAPL", start="2017-01-01", end="2017-04-30")
#                  Open       High        Low      Close  Adj Close     Volume
# Date
# 2017-01-03  28.950001  29.082500  28.690001  29.037500  27.257641  115127600
# 2017-01-04  28.962500  29.127501  28.937500  29.004999  27.227135   84472400
# 2017-01-05  28.980000  29.215000  28.952499  29.152500  27.365593   88774400
# 2017-01-06  29.195000  29.540001  29.117500  29.477501  27.670671  127007600
# 2017-01-09  29.487499  29.857500  29.485001  29.747499  27.924126  134247600
# ......

# 多股
data = yf.download("SPY AAPL", start="2017-01-01", end="2017-04-30",
                   group_by="ticker")
#                  AAPL                                   ...         SPY
#                  Open       High        Low      Close  ...         Low       Close   Adj Close     Volume
# Date                                                    ...
# 2017-01-03  28.950001  29.082500  28.690001  29.037500  ...  223.880005  225.240005  205.509079   91366500
# 2017-01-04  28.962500  29.127501  28.937500  29.004999  ...  225.610001  226.580002  206.731735   78744400
# 2017-01-05  28.980000  29.215000  28.952499  29.152500  ...  225.479996  226.399994  206.567459   78379000
# 2017-01-06  29.195000  29.540001  29.117500  29.477501  ...  225.899994  227.210007  207.306549   71559900
# ......

默认是获取天级别的数据，如果你需要获取分钟级的，只需要添加interval参数：

import yfinance as yf

# 单股
data = yf.download("AAPL", start="2022-05-18", end="2022-05-23", interval="1m")
print(data)

#                                  Open        High         Low       Close   Adj Close   Volume
# Datetime
# 2022-05-17 12:00:00-04:00  148.000000  148.050003  147.839996  147.865005  147.865005        0
# 2022-05-17 12:01:00-04:00  147.869507  147.919998  147.779999  147.889893  147.889893   123746
# 2022-05-17 12:02:00-04:00  147.889999  147.929993  147.750000  147.907394  147.907394    92847
# 2022-05-17 12:03:00-04:00  147.904999  147.929993  147.785004  147.839996  147.839996    79266
# 2022-05-17 12:04:00-04:00  147.839996  147.895004  147.779999  147.860001  147.860001    58905
# ......

它支持的分钟级参数有：1m,2m,5m,15m,30m,60m,90m等等

此外还支持小时级和天线、周线、月线级别：1h,1d,5d,1wk,1mo,3mo等等

获取到的数据类型就是Dataframe，因此你还可以直接保存为csv文件：

# 公众号：Python 实用宝典
import yfinance as yf

data = yf.download("AAPL", start="2022-05-18", end="2022-05-23", interval="1m")
data.to_csv("aapl_20220518_20220523.csv")
# 保存到本地，命名为 aapl_20220518_20220523.csv

3.通过yfinance获取股票基本数据

如果你需要获取一只股票的基本数据，如市值、市盈率、股息等，你可以通过定义一只股票的Ticker，利用其info属性获取：

# 公众号：Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
print(aapl.info)
# {'zip': '95014', 'sector': 'Technology', 'fullTimeEmployees': 154000, 'longBusinessSummary': 'Apple ......

这个字典比较长，这里省略显示了，里面包含了比如市盈率（PE）等信息：

# 公众号：Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
aapl.info['forwardPE']
# 20.974085

你还可以获取每次派息数据：

# 公众号：Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
print(aapl.dividends)
# Date
# 1987-05-11    0.000536
# 1987-08-10    0.000536
# 1987-11-17    0.000714
# 1988-02-12    0.000714
# 1988-05-16    0.000714
#                 ...
# 2021-05-07    0.220000
# ...             ...

获取资产负债表：

# 公众号：Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
print(aapl.balancesheet)
#                              2021-09-25    2020-09-26    2019-09-28    2018-09-29
# Total Liab                 2.879120e+11  2.585490e+11  2.480280e+11  2.585780e+11
# Total Stockholder Equity   6.309000e+10  6.533900e+10  9.048800e+10  1.071470e+11
# Other Current Liab         5.357700e+10  4.786700e+10  4.324200e+10  3.929300e+10
# Total Assets               3.510020e+11  3.238880e+11  3.385160e+11  3.657250e+11
# Common Stock               5.736500e+10  5.077900e+10  4.517400e+10  4.020100e+10
# ......

现金流数据：

# 公众号：Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
print(aapl.cashflow)
#                                              2021-09-25    2020-09-26    2019-09-28    2018-09-29
# Investments                               -2.819000e+09  5.335000e+09  5.809300e+10  3.084500e+10
# Change To Liabilities                      1.400200e+10 -1.981000e+09 -2.548000e+09  9.172000e+09
# Total Cashflows From Investing Activities -1.454500e+10 -4.289000e+09  4.589600e+10  1.606600e+10
# ......

新闻数据：

# 公众号：Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
print(aapl.news)
# [{'uuid': '476a41c6-c6dc-3050-9b8f-c3777c8485b2', 'title': "Dow Jones Futures Rise After 'Hard' Reality Hits Market; What To Do Now", 'publisher': "Investor's Business Daily", 
# 'link': 'https://finance.yahoo.com/m/476a41c6-c6dc-3050-9b8f-c3777c8485b2/dow-jones-futures-rise-after.html', 
# 'providerPublishTime': 1653305573, 'type': 'STORY'}, {'uuid': '721d466d-5394-3f3c-a9c3-b0920d44c7f3' ......

总之，有了yfinance这个神器，除了高频数据你无法获取之外，其他的美股数据你都能获取得到，有需要的小伙伴可以试试，非常好用。

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Python 办公、Python 数据分析、开发工具、生活智能化

Python 通过阿里云日志服务上传日志并监控告警

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在我们的日常生活工作中，经常会遇到需要上传日志的场景，比如多台机器运行同一个程序，并且需要记录每台机器程序产生的日志，根据相关关键词告警，或者进行无数据告警，如果自己搭建这套系统需要耗费不少时间，因此如果能使用市面上现成的系统会很方便。

本文将教你如何通过阿里云日志服务搭建一套通过Python上传日志、配置日志告警的监控服务。

1.准备

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pip install aliyun-log-python-sdk

接下来，登陆阿里云控制台，进入日志应用，通过下面的步骤创建日志Project和Logstore:

点击Python – SDK 写入，再根据你的需要创建Project和Logstore：

随后会进入这个页面，直接点击确定即可：

2.使用阿里云SDK上传Python日志

为了使用阿里云SDK上传日志，我们需要先获取Access Token, 将鼠标移动到右上角头像上点击AccessKey管理：

然后点击创建AccessKey，输入相关验证信息就能获取 accessKeyId 和 accessKey：

编写Python代码，配置AccessKey和你在第一步骤创建的Project及logstore名称：

from aliyun.log import LogClient, PutLogsRequest, LogItem, GetLogsRequest, IndexConfig
import time

# 配置AccessKey、服务入口、Project名称、Logstore名称等相关信息。
# 阿里云访问密钥AccessKey。更多信息，请参见访问密钥。
# 阿里云账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM用户进行API访问或日常运维。
accessKeyId = "你的AccessKey ID"
accessKey = "你的AccessKey"
# 日志服务的域名。更多信息，请参见服务入口。此处以广州为例，其它地域请根据实际情况填写。
endpoint = "cn-guangzhou.log.aliyuncs.com"

# 创建日志服务Client。
client = LogClient(endpoint, accessKeyId, accessKey)

# Project名称。
project_name = "aliyun-test-project"
#Logstore名称
logstore_name = "aliyun-test-logstore"
# 查询语句。
query = "*| select dev,id from " + logstore_name
# from_time和to_time表示查询日志的时间范围，Unix时间戳格式。
from_time = int(time.time()) - 3600
to_time = time.time() + 3600

然后我们就可以编写Python代码创建索引（日志的索引可以理解为MySQL中的数据库）和插入日志了：

# 向Logstore写入数据。
def put_logs():
    print("ready to put logs for %s" % logstore_name)
    log_group = []
    for i in range(0, 100):
        log_item = LogItem()
        contents = [
            ('dev', 'test_put'),
            ('id', str(i))
        ]
        log_item.set_contents(contents)
        log_group.append(log_item)
    request = PutLogsRequest(project_name, logstore_name, "", "", log_group, compress=False)
    client.put_logs(request)
    print("put logs for %s success " % logstore_name)
    time.sleep(5)

if __name__ == '__main__':
    # 向Logstore写入数据。
    put_logs()

运行程序后出现对应的提示，说明日志上传成功：

python test.py
# ready to put logs for tradingview
# put logs for tradingview success

进入控制台对应的Project，你会看到刚刚上传的日志已经显示在上面：

3.配置日志告警

日志告警的配置也非常简单，输入你的查询条件，获得输出后点击上方另存为告警：

在查询统计中添加你需要监控并触发告警的条件，比如我设置出现一次该日志的时候触发告警：

效果如下，我这里文本配置得太简单了，你也可以在标注中配置复杂一点的文本：

用起来挺方便的，如果你有类似的多机器日志监控服务，比如分布式模型训练监控、交易服务监控等等，可以考虑使用这个日志服务。

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