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年化收益率及Python計算

發布時間:2018-06-22 17:45 | 編輯:恒全教育 | 來源:www.ttrgd.com.cn | 653 次瀏覽
  年化收益率及Python計算  在我們的日常生活中,投資者經常可以見到“年化收益率”這個詞,如某國有銀行七天存款的年化收益率為1.34%,某商業銀行推出一款90天的理財產品,預期年化收益率為4.7%-4.75%,阿里巴巴推出的余額寶七日年化收益率為3.943%。  又如,當投資者面對三種資產時,D、F、T,資產D兩個月的收益率為2.8%,資產F四年的收益率為23%,資產T一年的收益率為9%,每個資產收益率的計算時間區間都不同,作為...

?在我們的日常生活中,投資者經常可以見到“年化收益率”這個詞,如某國有銀行七天存款的年化收益率為1.34%,某商業銀行推出一款90天的理財產品,預期年化收益率為4.7%-4.75%,阿里巴巴推出的余額寶七日年化收益率為3.943%。

  又如,當投資者面對三種資產時,D、F、T,資產D兩個月的收益率為2.8%,資產F四年的收益率為23%,資產T一年的收益率為9%,每個資產收益率的計算時間區間都不同,作為投資者,應該如何判斷資產的投資表現呢?

  很顯然,我們只要將各種收益率換算成相同時間區間的收益率即可比較。年化收益率就是把當前的收益率,如:日收益率、周收益率、月收益率等,換算成年收益率進行計算,以便投資者比較不同期限的投資。年化收益率是一種理論上的收益率,并不是投資者真正能夠獲得的收益率。最近特別流行的各種貨幣基金都會提供七日年化收益率供投資者參考。但是,七日年化收益率是貨幣基金最近7日的平均收益水平,進行年化后得到的收益率,并不能代表該基金之后的表現。

  年化收益率與年收益率不一樣,年收益率指的是投資一筆資產一年的實際收益率,例如投資人購買基金時常常都會參考過去一年的收益率,這個收益率就是年收益率,是投資人過去一年實際獲得的報酬,也是基金經理人資產管理的表現。年化收益率在低風險性的資產市場中應用十分廣泛,而年收益率可以應用于任何資產。不同于年收益率,年化收益率只是一個短期收益的年化顯示,只有在未來收益都能一直保持不變的情況下,年化收益才會等于年收益。投資者在看到某理財產品標明高年化收益率時不要太過追崇,一旦未來收益率下跌,那預期年化收益率就毫無意義了。

  年化收益率的計算與復利相關,假設投資人持有的資產時間為T期,獲得的收益率為R,一年共有M個單期(如以月為單期,一年有12個月),該資產的年化收益率為:

  年化收益率=R/T×M 或 年化收益率=[

-1]×M


  上述公式中,R/T和

-1分別是根據T期收益率計算的算數平均收益率、幾何平均收益率(即是單期收益率),再將單期收益率轉化成年化收益率時是直接乘以一年的期數M,也就是將單期行為重復M次得到的收益率。年化收益率也可以根據下面的公式進行計算:


  年化收益率=

-1


  上述公式中,T/M是T期對應的年數,這種方法是將T時段獲得的收益復利M/T次,與上一個方法有本質上的不同,結果也很不一樣。

  如果R沒有能夠直接給出,而是由T期里的單期收益率(此單期時間長度可以與T期的單期時間長度不同)計算得出,那么計算需要多出一步。假設目前已知的某個資產T個月內的日收益率序列R1,R2,R3…,RN(N為T個月中包含的天數),怎么將其轉化成以月為頻率進行復利的年化收益率呢?根據上面的公式, R要根據R1,R2,R3…,RN計算出來,如果R使用簡單加總的方式進行計算,則:

  年化收益率=

/T×M


  如果R是用復利的方式計算,則:

  年化收益率=

-1


  那么,在Python中,怎樣計算年化收益率呢?我們可以根據上述公式,依據情況編寫代碼來實現計算年化收益率。

  #假設一年有240個交易日

  In:annualize=(1+simpleret).cumprof()[-1]**(240/360)-1

  In:annualize

  Out:0.58311696409

  部分代碼示例

  我們也可以編寫一個計算年化收益率的函數,對于不同的單期計算年化收益率。

  Def annualize(returns,period):

  If period==’day’:

  Return((1+ returns).cumprof()[-1]**(240/len(returns))-1)

  Elif period==’month’:

  Return((1+ returns).cumprof()[-1]**(12/len(returns))-1)

  Else:

  Raise exception(“worng period”)

  部分代碼示例

  備注:此文作者系廣西南寧臻實項目數據分析師事務所特約分析師陳虹堅,歡迎同行加入廣西數據分析師群探討交流QQ群:117268053.


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二〇一一年十二月二十五日
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