Python金融數(shù)據(jù)分析與挖掘（微課版） 課件 11-3.月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析

第11章

行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析布爾值指標(biāo)計(jì)算量化投資策略設(shè)計(jì)月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（布爾值指標(biāo)計(jì)算）第11章

計(jì)算行業(yè)指數(shù)月上漲情況：當(dāng)月最大交易日收盤指數(shù)?當(dāng)月最小交易日收盤指數(shù)，如果大于0，則表示上漲，記為1，否則為0；本章提供的數(shù)據(jù)是日頻數(shù)據(jù)，故需要找出每月的最大交易日和最小交易日，從而獲得相應(yīng)交易日的數(shù)據(jù)并進(jìn)行計(jì)算。通過月最大交易日和最小交易日算法及程序，可獲得每月的最大交易日和最小交易日列表總共得到86個(gè)交易月，第0行代表第0個(gè)交易月，該月的最小交易日為2010年1月4日，最大交易日為2010年1月29日。計(jì)算該月的漲跌情況可以用2010年1月29日的指數(shù)收盤價(jià)減去2010年1月4日的指數(shù)收盤指數(shù)得到，如果大于0，則表示該月指數(shù)上漲，用1表示，否則記為0。月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（布爾值指標(biāo)計(jì)算）第11章

通過計(jì)算，獲得月行業(yè)指數(shù)漲跌情況布爾指標(biāo)值。從圖中可以看出，以交通運(yùn)輸業(yè)為例，第0、2、3、4、5、7、10個(gè)交易月表示該行業(yè)下跌，第1、6、8、9個(gè)交易月為上漲。月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（聯(lián)動(dòng)規(guī)則挖掘）第11章

調(diào)用apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，獲得行業(yè)聯(lián)動(dòng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果如下表。最小支持度、最小置信度分別在47%和90%以上的，共有16條行業(yè)聯(lián)動(dòng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。IDrulesupportconfidence1采掘_up—家用電器_up0.50.9555555562綜合_up—輕工制造_up0.476744190.9534883723機(jī)械設(shè)備_up—家用電器_up0.511627910.9361702134計(jì)算機(jī)_up—電子元器件_up0.50.9347826095房地產(chǎn)_up—家用電器_up0.488372090.9333333336房地產(chǎn)_up—建筑材料_up0.488372090.9333333337紡織服裝_up—輕工制造_up0.488372090.9333333338化工_up—汽車_up0.476744190.9318181829化工_up—輕工制造_up0.476744190.93181818210電子元器件_up—計(jì)算機(jī)_up0.50.91489361711計(jì)算機(jī)_up—醫(yī)藥生物_up0.488372090.91304347812建筑材料_up—家用電器_up0.488372090.91304347813有色金屬_up—家用電器_up0.488372090.91304347814建筑材料_up—房地產(chǎn)_up0.488372090.91304347815采掘_up—有色金屬_up0.476744190.91111111116紡織服裝_up—汽車_up0.476744190.911111111月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（輪動(dòng)規(guī)則挖掘）第11章

importOneRuleasORr=OR.rule(Data,0.2,0.67)同日行業(yè)輪動(dòng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘類似，我們調(diào)用定義的函數(shù)rule，設(shè)置最小支持度和最小置信度分別大于0.2和0.67。IDrulesupportconfidence0交通運(yùn)輸_up—家用電器_up0.2705882350.6764705881公用事業(yè)_up—家用電器_up0.3411764710.6744186052農(nóng)林牧漁_up—家用電器_up0.3294117650.6829268293化工_up—家用電器_up0.3411764710.6744186054商業(yè)貿(mào)易_up—家用電器_up0.3294117650.7179487185國防軍工_up—醫(yī)藥生物_up0.3411764710.690476196國防軍工_up—家用電器_up0.3411764710.690476197家用電器_up—家用電器_up0.4117647060.686274518建筑裝飾_up—醫(yī)藥生物_up0.3294117650.79建筑裝飾_up—家用電器_up0.3294117650.710機(jī)械設(shè)備_up—家用電器_up0.3647058820.67391304311汽車_up—家用電器_up0.4117647060.712電子元器件_up—家用電器_up0.3647058820.67391304313通信_(tái)up—家用電器_up0.3529411760.71428571414通信_(tái)up—汽車_up0.3411764710.6904761915采掘_up—家用電器_up0.3647058820.70454545516非銀金融_up—醫(yī)藥生物_up0.3294117650.68292682917非銀金融_up—家用電器_up0.3529411760.73170731718餐飲旅游_up—家用電器_up0.3411764710.674418605月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（量化投資策略設(shè)計(jì)）第11章

以支持度大于0.2，置信度大于0.7的四條規(guī)則：商業(yè)貿(mào)易_up—家用電器_up、通信_(tái)up—家用電器_up、非銀金融_up—家用電器_up、采掘_up—家用電器_up，設(shè)計(jì)量化投資策略。具體設(shè)計(jì)思路及流程如下：

（1）數(shù)據(jù)區(qū)間選擇。由于本章月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析的數(shù)據(jù)區(qū)間為2010年1月—2017年2月（2010年1月和2017年2月不計(jì)算月漲跌幅），故我們?cè)谠O(shè)計(jì)量化投資策略的時(shí)候，計(jì)算商業(yè)貿(mào)易、通信、非銀金融、采掘4個(gè)行業(yè)指數(shù)漲跌情況的數(shù)據(jù)區(qū)間為2017年2月—2017年11月，家用電器行業(yè)股票投資數(shù)據(jù)區(qū)間為2017年3月—2017年12月。

（2）投資策略。商業(yè)貿(mào)易、通信、非銀金融、采掘這4個(gè)行業(yè)指數(shù)在2017年2月—2017年11月共10個(gè)交易月中，如果當(dāng)月指數(shù)上漲，則取家用電器行業(yè)綜合排名前20的樣本股作為投資組合，以下個(gè)月最小交易日收盤價(jià)買入和下個(gè)月最大交易日收盤價(jià)賣出，計(jì)算投資組合的總收益率。月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（量化投資策略設(shè)計(jì)）第11章

通過2017年的行業(yè)指數(shù)行情數(shù)據(jù)表和每個(gè)月的最小交易日期list1和最大交易日期list2，計(jì)算商業(yè)貿(mào)易（行業(yè)指數(shù)代碼：801200）、通信（行業(yè)指數(shù)代碼：801770）、非銀金融（行業(yè)指數(shù)代碼：801790）、采掘（行業(yè)指數(shù)代碼：801020）、家電行業(yè)（行業(yè)指數(shù)代碼：801110）這5個(gè)指數(shù)在2017年每個(gè)月的漲跌情況。IndexcdIdxtrd01Idxtrd02Idxtrd03Idxtrd04Idxtrd058010102017-01-033362.023394.793361.523388.748010102017-01-043393.083424.673392.13423.828010102017-01-053421.33433.153410.133421.98010102017-01-063412.293417.893401.373410.668010102017-01-093406.893407.063375.973399.368010102017-01-103396.673402.53376.813377.768010102017-01-113366.763376.553342.463344.898010102017-01-123342.933359.053324.913326.66………………………………其中字段依次表示行業(yè)指數(shù)代碼、交易日期、開盤指數(shù)、最高指數(shù)、最低指數(shù)和收盤指數(shù)月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（量化投資策略設(shè)計(jì)）第11章

trd=pd.read_excel('IDX_Idxtrd.xlsx')Icode=[801200,801770,801790,801020,801110]list1_=[]list2_=[]list3_=[]list4_=[]list5_=[]fortinrange(len(Icode)):

dt=trd.loc[trd['Indexcd'].values==Icode[t],['Idxtrd01','Idxtrd05']]forkinrange(1,len(list1)):p1=dt.loc[dt['Idxtrd01'].values==list1[k],'Idxtrd05'].valuesp2=dt.loc[dt['Idxtrd01'].values==list2[k],'Idxtrd05'].valuesift==0:list1_.append(p2-p1)ift==1:list2_.append(p2-p1)ift==2:list3_.append(p2-p1)ift==3:list4_.append(p2-p1)ift==4:list5_.append(p2-p1)UD={'商業(yè)貿(mào)易':list1_,'通信':list2_,'非銀金融':list3_,'采掘':list4_,'家用電器':list5_}U=pd.DataFrame(UD,index=range(2,len(list1)+1))月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（量化投資策略設(shè)計(jì)）第11章

通過計(jì)算得到商業(yè)貿(mào)易、通信、非銀金融、采掘、家用電器5個(gè)行業(yè)在2017年2月—2017年12月的行業(yè)指數(shù)漲跌情況。比如：商業(yè)貿(mào)易行業(yè)指數(shù)在2月—11月中，2月、6月、7月、8月、9月、10月共6個(gè)月上漲，家用電器下個(gè)月上漲統(tǒng)計(jì)數(shù)為3，置信度為50%。通信行業(yè)指數(shù)在2月—11月中，2月、6月、8月、9月共4個(gè)月上漲，家用電器下個(gè)月上漲統(tǒng)計(jì)數(shù)為3，置信度為75%.……商業(yè)貿(mào)易→家用電器：模型置信度（71.79%），實(shí)際置信度（50%）。通信→家用電器：模型置信度（71.43%），實(shí)際置信度（75%）。采掘→家用電器：模型置信度（70.45%），實(shí)際置信度（57%）。非銀金融→家用電器：模型置信度（73.17%），實(shí)際置信度（60%）。月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（量化投資策略設(shè)計(jì)）第11章

利用第8章中基于總體規(guī)模與投資效率指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)方法，以2016年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合排名，最終獲得家用電器排名前20的股票名稱和對(duì)應(yīng)的股票代碼。部分結(jié)果如圖所示。月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（量化投資策略設(shè)計(jì)）第11章

商業(yè)貿(mào)易→家用電器”這條關(guān)聯(lián)規(guī)則為例，設(shè)計(jì)量化投資策略：商業(yè)貿(mào)易行業(yè)指數(shù)在2017年2月—2017年11月共10個(gè)交易月中，如果當(dāng)月指數(shù)上漲，則取家用電器行業(yè)綜合排名前20的樣本股作為投資組合，對(duì)投資組合中的每只股票以下個(gè)月最小交易日收盤價(jià)買入和下個(gè)月最大交易日收盤價(jià)賣出，并計(jì)算收益率，最終每只股票收益率之和即為投資組合的總收益率。這里收盤價(jià)采用考慮現(xiàn)金紅利再投資的收盤價(jià)可比進(jìn)行計(jì)算。其中股票交易數(shù)據(jù)表trd_2017.xlsx結(jié)構(gòu)見第8章。月行業(yè)聯(lián)動(dòng)與輪動(dòng)分析（量化投資策略設(shè)計(jì)）第11章

DA=pd.read_excel('trd_2017.xlsx')list_r=[]#預(yù)定義股票收益率列表foriinrange(len(code)):

dat=DA.iloc[DA.iloc[:,0].values==code[i],:]

dat=dat.sort_values('Trddt')

r_c=0#預(yù)定義第i個(gè)股票初始收益率

forkinrange(1,len(list1)-1):

I1=dat.iloc[:,1].values>=list1[k+1]

I2=dat.iloc[:,1].values<=list2[k+1]

I=I1&I2

p=dat.iloc[I,3].values

iflen(p)>0:

r=(p[len(p)-1]-p[0])/p[0]

#只有當(dāng)關(guān)聯(lián)的行業(yè)指數(shù)上個(gè)月為上漲的時(shí)候,才計(jì)算其收益率

iflist1_[k-1]>0: