많은 반응이 없기 때문에 방금이 장면을 찍었습니다.
from pandas_datareader import data
s = data.get_data_yahoo('SBUX', start='2016-01-02',end='2017-12-04')['Adj Close']
monthly = s.resample('BM', how=lambda x: x[-1])
print(monthly)
여기 시계열 데이터를 가져 오는 또 다른 방법이 있습니다.
from pandas_datareader import data
import datetime as dt
import pandas as pd
ticker = 'MSFT'
begdate = '2016-11-11'
enddate = '2017-12-04'
data1 = data.DataReader(ticker,'yahoo',dt.datetime(2014,11,11),dt.datetime(2016,11,11))
print(data1)
아래에는 몇 가지 지침과 전체적인 규칙이 나와 있습니다.
우리가 투자를 할 때, 우리는 돈을 다른 자산에 투자하고 다른 기간 동안 수익을 얻습니다. 예를 들어, 단기 재무부 법안에 대한 투자는 3 개월입니다. 우리는 주식에 투자하고 일주일 후에 며칠 동안 퇴장 할 수 있습니다. 이러한 다양한 투자에 대한 수익을 비교할 수 있도록하기 위해 수익을 연간로 계산해야합니다. 따라서 매일, 매주, 매월 또는 분기 별 수익은 연간 수익으로 전환됩니다. 수익을 연간로 환산하는 절차는 다음과 같습니다.
기본 아이디어는 연간 수익을 복리하는 것입니다. 따라서 월별 수익이있는 경우 연중 12 개월이 걸리며 52 주, 4 분기 및 365 일이 있습니다. 우리는 1 년 내 기간 수에 따라 수익을 합성합니다.
이것을 이해하기 위해 몇 가지 예를 들어 봅시다.
예 1 : 분기 별 반환
의 우리가 5 % 분기 별 수익 있다고 가정 해 봅시다
. 1 년에 사방이 있기 때문에, 연간 수익률은 다음과 같습니다
Annual returns = (1+0.05)^4 – 1 = 21.55%
예 2 : 월간 반환
의 우리가 2 %의 월간 수익률을 가정 해 봅시다
. 년 12 개월이 있기 때문에, 연간 수익률은 다음과 같습니다
Annual returns = (1+0.02)^12 – 1 = 26.8%
예 3 : 주간
이의 우리가 0.5 % 주간 수익률을 가정 해 봅시다 돌려줍니다. 52주 일년에 있기 때문에, 연간 수익률은 다음과 같습니다
Annual returns = (1+0.005)^52 – 1 = 29.6%
예 4 : 매일 반환
의 우리가 0.1 % 매일 수익을 있다고 가정 해 봅시다
.
Annual returns = (1+0.001)^365 – 1 = 44.02%
예 5 : 100 일
우리는 실제로 일의 수에 대한 반환을 가지고 있으며 연간 수익률로 변환 할 수 있습니다 반환 1 년 365 일이 있기 때문에, 연간 반환 될 것입니다. 100 일 동안 6 %의 수익을 올린다고 가정 해 보겠습니다. 연간 수익률은 다음과 같습니다
Annual returns = (1+0.06)^(365/100) – 1 = 23.69%
연 환산 수익률은 단 하나 개의 제한이 - 그들은 우리가 같은 속도로 돈을 재투자 할 수 있다고 가정합니다. 그러나 이것이 항상 가능하지는 않습니다. 1 분기에 5 %의 수익을 올리면 해당 연도의 다음 3/4 분기 동안 이러한 수익을 재현 할 수 있다는 보장이 없습니다.