基于python的金融分析与风险管理_带着Python玩金融（5）：夏普比率分析股票的风险和回报...

当你进行投资时，仅选择回报高的项目吗？当然不是，你还会综合考虑风险。

风险和回报，就像硬币的两面，总是相伴而行的。那么如何来权衡这两者呢？本文将带你使用夏普比率这一金融工具，来评估股票的绩效表现，并在Python中进行实践。

0. 什么是夏普比率？

夏普比率(Sharpe Ratio)是由诺贝尔奖得主威廉·夏普提出的，用以帮助投资者比较投资的回报和风险。理性的投资者一般都是固定所能承受的风险，追求最大的回报；或者在固定预期回报，追去最小的风险。所以夏普比率计算的是，每承受一单位的总风险所产生的超额回报。计算公式如下：

其中

是预期回报率，

是无风险利率，

是超额收益的标准差。

分子计算了差值说的是将某项投资与代表整个投资类别的基准进行比较，得到超额回报。分母标准差代表收益的波动率，对应着风险，因为波动越大预示着风险越高。

1. 获取数据

接下来，我们将通过Python编码，使用夏普比率来分析 Amazon 和 Facebook 这两家公司的股票，并将标普500指数做为比较的基准。

首先导入相应的 Python 包，并进行一些设置。

# 导入Python包

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘图设置

%matplotlib inline

%config InlineBackend.figure_format = 'retina'

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

plt.style.use('fivethirtyeight')

使用 pandas 读取股票数据和标普500数据(点击连接获取原始数据)。

# 读取股票数据

stock_data = pd.read_csv("stock_data.csv",

parse_dates=['Date'], # 将Date列解析为时间格式

index_col = ['Date'] # 设置Date列为索