1.收益率的定义

收益率几乎是所有投资者都会关注的一个指标，收益率的高低决定了投资策略的赚钱能力，常见关于收益率的指标如下：

1. 持有期收益率
   $$持有期收益率=\frac{期末投资权益-期初投资权益}{期初投资权益}$$

2. 单利年化收益率（算术收益率）

   $$单利年化收益率=\frac{持有期收益率}{持有期交易天数}\ast 年交易天数$$

3. 复利年化收益率（几何收益率）
   $$复利年化收益率=（1+持有期收益率{)}^{\frac{年交易天数}{持有期交易天数}}-1$$

在实际计算中，一般年交易日天数可以取250

2. 计算收益率

1. 获取贵州茅台2018.6.1 ~ 2019.12.31期间的日k数据

   import pandas as pd
   import numpy as np
   import baostock as bslg = bs.login()
   # 显示登陆返回信息
   print('login respond error_code:'+lg.error_code)
   print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)#### 获取沪深A股历史K线数据 ####
   # 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节；“分钟线”参数与“日线”参数不同。“分钟线”不包含指数。
   # 分钟线指标：date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag
   # 周月线指标：date,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag,turn,pctChg
   rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600519","date,code,open,high,low,close,volume",start_date='2018-06-01', end_date='2019-12-31',frequency="d", adjustflag="3")
   print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+ rs.error_code)
   print('query_history_k_data_plus respond  error_msg:'+ rs.error_msg)data_list = []
   while (rs.error_code == '0') & rs.next():# 获取一条记录，将记录合并在一起data_list.append(rs.get_row_data())
   result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)#### 结果集输出到csv文件 ####   
   result.to_csv("贵州茅台_k_data.csv", index=False)
   print(result)#### 登出系统 ####
   bs.logout()
   

2. 读取贵州茅台的数据，并绘制股价走势图

   # 读取贵州茅台的日k数据，读入日期和收盘价
   data = pd.read_csv("贵州茅台_k_data.csv")[["date", "close"]];# 画出持有期股价走势图
   data.set_index('date', inplace=True)
   data.plot(figsize=(16, 10), subplots=True)
   

   

3. 计算单利年化收益率

   # 计算累计收益率
   total_return = (data.iloc[-1] - data.iloc[0]).close / data.iloc[0].close
   print("累计收益率:%.2f%%" %(total_return * 100))
   >> 累计收益率:58.77%# 计算持有期天数
   data_length = len(data.index)
   # 计算单利年化收益(算术收益率)
   annual_return1 = (total_return / data_length) * 250
   print("单利年化收益:%.2f%%" %(annual_return1 * 100))
   >> 单利年化收益:37.87%
   

4. 计算复利年华收益率

   # 计算复利年化收益(几何收益率)
   annual_return2 = pow(1 + total_return, 250 / data_length) - 1
   print("复利年化收益:%.2f%%" %(annual_return2 * 100))
   >> 复利年化收益:34.70%