网站关于 模板,申请专利,昆明做网站,html首页正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布、常态分布。通常用来描述随机变量的概率分布。
自然界的数据分布通常是符合正态分布规律的#xff0c;比如说人的身高、体重。但是非自然界数据就不一定了。尤其是经过人为加工过的数据。
金融领域大量使用正态分布来计算收益率和…正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布、常态分布。通常用来描述随机变量的概率分布。
自然界的数据分布通常是符合正态分布规律的比如说人的身高、体重。但是非自然界数据就不一定了。尤其是经过人为加工过的数据。
金融领域大量使用正态分布来计算收益率和风险虽然因为金融数据厚尾性而不断被人诟病但是确实也没啥其他的统计方法。
在上一章节《MACD金死叉策略回测》已经将回测的结果存入了数据库。本章节将对回测结果进行进一步分析。 目录 获取历史回测数据计算正态分布绘制图形进阶TIPs非题外话题外话 获取历史回测数据
通过查询 TDengine 数据库我们可以轻松的获取到历史回测数据。
数据结构请参考上一章节本次不再赘述。
查询回测记录
taos select last(*) from records;ts | record |
2023-11-12 19:17:39.339 | MACD-13_21 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001534s)查询对应的回测记录
taos select count(*) from btdata where ts2023-11-12 19:17:39.339;count(*) |
9037 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.010254s)
通过 Restful 查询获取数据 rt request_post(url, sql, username, password)ec check_return(rt)log_write.handler_control.setLevel(INFO)if ec error:log_write.logger.error(rt)else:returns request_get(rt)
# 计算正态分布log_write.logger.debug(returns)计算正态分布
直接使用 numpy 和 scipy 中函数进行计算。 mean np.mean(returns)log_write.logger.debug(f均值{mean})std np.std(returns)log_write.logger.debug(f标准差: {std})x np.linspace(min(returns), max(returns), 200)y norm.pdf(x, mean, std)log_write.logger.debug(fx{x}, y{y})return x, y绘制图形
def plot_normal_distribution(x, y):matplotlib.rcParams[font.sans-serif] [SimHei]matplotlib.rcParams[font.family] sans-serifmatplotlib.rcParams[axes.unicode_minus] Falseplt.plot(x, y)plt.xlabel(Profit)plt.ylabel(Probability density)plt.title(收益率正态分布曲线)plt.grid()plt.show()进阶
为了方便对比我们可以将不同类型的股票的收益率正态分布曲线放到1个图形里面。 相关绘图功能接受见 Python知识点汇总 plt.figure(figsize(12, 8))plt.subplot(3, 1, 1)plt.plot(x1, y1)plt.xlabel(Profit)plt.ylabel(Probability density)plt.title(上证)plt.grid()plt.subplot(3, 1, 2)plt.plot(x2, y2)plt.xlabel(Profit)plt.ylabel(Probability density)plt.title(深证)plt.grid()plt.subplot(3, 1, 3)plt.plot(x3, y3)plt.xlabel(Profit)plt.ylabel(Probability density)plt.title(创业)plt.grid()plt.tight_layout()plt.show()TIPs
有两个非常使用的包可以帮助规范代码: pycodestyle 和 autopep8前者会检查程序是否符合 PEP8 规范 后者可以直接进行修改。
安装包
pip install pycodestyle
pip install autopep8检查并修改程序
pycodestyle normal.pyautopep8 -in-place normal.py非题外话
从上图可以明显的看出正态曲线存在明显的偏离这并不是坏现象。如果真是标准的正态分布图形那就真的有问题了。
上图说明了使用 MACD 金死叉策略在所有的股票池中收益率众数和均值均在正数区间。
而且上证和创业板的表现均好于深证。
题外话
有个小段子 几个人做电梯上楼有人在电梯里做俯卧撑有人在电梯里扇自己嘴巴有人大瞌睡有人在唱歌。
到了登楼记者采访问这几个是怎么上楼的。
有人说靠自己不断的锻炼有人说靠自虐有人说靠躺平有人说靠多才多艺。
大家都忽略了电梯。听起来很可笑但实际情况确实如此。很多时候不错的收益率并不是因为出色的策略还有可能是整个大盘都涨了。
