#coding:utf-8
#chap13 Descriptive Statistics
import pandas as pd
import os
# os.chdir（‘E:\\book_data\\part_2‘）
os.chdir（r‘/media/chai/E/迅雷下载/Python Quant Book/part 2‘）
# /media/chai/E/迅雷下载/Python Quant Book/part 2/part2.py
# returns=pd.read_csv（‘013\\retdata.csv‘）
returns=pd.read_csv（r‘/media/chai/E/迅雷下载/Python Quant Book/part 2/013/retdata.csv‘）
gsyh=returns.gsyh
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist（gsyh）
returns.zglt.mean（）
returns.pfyh.mean（）
returns.zglt.median（）
returns.pfyh.median（）
returns.zglt.mode（）
returns.pfyh.mode（）
[returns.zglt.quantile（i） for i in [0.250.75]]
[returns.pfyh.quantile（i） for i in [0.250.75]]
returns.zglt.max（）-returns.zglt.min（）
returns.zglt.mad（）
returns.zglt.var（）
returns.zglt.std（）
returns.pfyh.max（）-returns.pfyh.min（）
returns.pfyh.mad（）
returns.pfyh.var（）
returns.pfyh.std（）
# fund=pd.read_csv（‘013\\history.csv‘sep=‘;‘）
fund=pd.read_csv（r‘/media/chai/E/迅雷下载/Python Quant Book/part 2/013/history.csv‘sep=‘;‘）
fund.head（）
#chap14 Random Variable
import numpy as np
import pandas as pd
RandomNumber=np.random.choice（[12345]\
size=100replace=True\
p=[0.10.10.30.30.2]）
pd.Series（RandomNumber）.value_counts（）
pd.Series（RandomNumber）.value_counts（）/100
# HSRet300=pd.read_csv（‘014\\return300.csv‘）
HSRet300=pd.read_csv（r‘/media/chai/E/迅雷下载/Python Quant Book/part 2/014/return300.csv‘）
HSRet300.head（n=2）
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
density=stats.kde.gaussian_kde（HSRet300.iloc[:1]）
bins=np.arange（-550.02） #设定分割区间
plt.subplot（211）
plt.plot（binsdensity（bins））
plt.title（‘沪深300收益率序列的概率密度曲线图‘）
plt.subplot（212）
plt.plot（binsdensity（bins）.cumsum（））
plt.title（‘沪深300收益率序列的累积分布函数图‘）
np.random.binomial（1000.520）
np.random.binomial（100.53）
stats.binom.pmf（201000.5）
stats.binom.pmf（501000.5）
dd=stats.binom.pmf（np.arange（0211）1000.5）
dd
dd.sum（）
stats.binom.cdf（201000.5）
ret=HSRet300.iloc[:1]
HSRet300.iloc[:0].head（）
ret.head（n=3）
p=len（ret[ret>0]）/len（ret）
p
prob=stats.binom.pmf（610p）
prob
Norm=np.random.normal（size=5）
Norm
stats.norm.pdf（Norm）
stats.norm.cdf（Norm）
HS300_RetMean=ret.mean（）
HS300_RetMean
HS300_RetVariance=ret.var（）
HS300_RetVariance
stats.norm.ppf（0.05HS300_RetMeanHS300_RetVariance**0.5）
plt.plot（np.arange（050.002）\
stats.chi.pdf（np.arange（050.002）3））
plt.title（‘Probability Density Plot of Chi-Square Distribution‘）
x=np.arange（-44.0040.004）
plt.plot（xstats.norm.pdf（x）label=‘Normal‘）
plt.plot（xstats.t.pdf（x5）label=‘df=5‘）
plt.plot（xstats.t.pdf（x30）label=‘df=30‘）
plt.legend（）
plt.plot（np.arange（050.002）\
stats.f.pdf（np.arange（050.002）440））
plt.title（‘Probability Density Plot of F Distribution‘）
#correlation
TRD_Index=pd.read_table（‘014\\TRD_Index.txt‘sep=‘\t‘）
TRD_Index.head（）
SHindex=TRD_Index[TRD_Index.Indexcd==1]
SHindex. 属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2017-01-30 09:26 part 2\
目录 0 2017-01-30 09:26 part 2\013\
文件 21956 2016-05-17 21:53 part 2\013\history.csv
文件 13931 2015-08-06 18:01 part 2\013\retdata.csv
目录 0 2017-01-30 09:26 part 2\014\
文件 5011 2015-05-20 06:48 part 2\014\return300.csv
文件 1173890 2014-02-10 16:47 part 2\014\TRD_Index.txt
目录 0 2017-01-30 09:26 part 2\015\
文件 72649 2015-07-05 18:10 part 2\015\TRD_Index.csv
文件 1173890 2014-02-10 16:47 part 2\015\TRD_Index.txt
目录 0 2017-01-30 09:26 part 2\016\
文件 209921 2016-05-18 19:45 part 2\016\PSID.csv
文件 92554 2015-07-06 03:38 part 2\016\TRD_Year.csv
目录 0 2017-01-30 09:26 part 2\017\
文件 114709 2015-07-18 04:20 part 2\017\Penn World Table.xlsx
文件 1173890 2014-02-10 16:47 part 2\017\TRD_Index.txt
文件 6147 2017-01-30 17:18 part 2\part2.py
