图论在投资中的应用

WEIGHT\\u DICTIONARY[“CRM”]=8436445 81。WEIGHT\\u字典[“MO”]=20993784 82。WEIGHT\\u字典[“ACN”]=7143811 83。WEIGHT\\u字典[“AVGO”]=4812683 84。WEIGHT\\u字典[“COST”]=4884066 85。WEIGHT\\u字典[“PYPL”]=13196811 86。WEIGHT\\u字典[“UTX”]=9043813 87。WEIGHT\\u字典[“CVS”]=14476559 88。WEIGHT\\u字典[“TMO”]=4485843 89。WEIGHT\\u字典[“NKE”]=14260508 90。WEIGHT\\u字典[“TXN”]=10839165 91。WEIGHT\\u字典[“NVDA”]=6778510 92。WEIGHT\\u字典[“GILD”]=14452690 93。WEIGHT\\u字典[“BKNG”]=529460 94。WEIGHT\\u字典[“BMY”]=18200668 95。WEIGHT\\u字典[“NEE”]=5259724 96。WEIGHT\\u字典[“SBUX”]=13814848 97。WEIGHT\\u DICTIONARY[“USB”]=17076010 98。WEIGHT\\u字典[“COP”]=12956442 99。WEIGHT\\u DICTIONARY[“AXP”]=7874480 100。WEIGHT\\u字典[“AMT”]=4914949 101。WEIGHT\\u字典[“CAT”]=6618982 102。WEIGHT\\u字典[“UPS”]=7733609 103。WEIGHT\\u字典[“ANTM”]=2899479 104。WEIGHT\\u字典[“LOW”]=9044233 105。WEIGHT\\u字典[“LMT”]=2762399 106。WEIGHT\\u字典[“WBA”]=9386737 107。WEIGHT\\u字典[“QCOM”]=13514317 108。WEIGHT\\u字典[“CME”]=3940956 109。WEIGHT\\u字典[“MDLZ”]=16363128 110。WEIGHT\\u字典[“DUK”]=7946115 111。WEIGHT\\u字典[“BIIB”]=2245851 112。WEIGHT\\u字典[“GS”]=3916273 113。WEIGHT\\u字典[“BDX”]=2984299 114。WEIGHT\\u字典[“DHR”]=6867878 115。WEIGHT\\u字典[“ADP”]=4886452 116。WEIGHT\\u字典[“GE”]=96935416 117。WEIGHT\\u字典[“CB”]=5166407 118。WEIGHT\\u字典[“EOG”]=6460373 119。WEIGHT\\u DICTIONARY[“SLB”]=15436883 120。WEIGHT\\u字典[“PNC”]=5178182 121。WEIGHT\\u字典[“SPG”]=3448428 122。WEIGHT\\u字典[“TJX”]=13968048 123。WEIGHT\\u字典[“CHTR”]=1990736 124。

WEIGHT\\u字典[“ISRG”]=1268706 125。WEIGHT\\u字典[“CSX”]=9093531 126。WEIGHT\\u字典[“MS”]=14786210 127。WEIGHT\\u字典[“CL”]=9663777 128。WEIGHT\\u字典[“ESRX”]=6268218 129。WEIGHT\\u字典[“INTU”]=2886636 130。WEIGHT\\u字典[“SYK”]=3461191 131。WEIGHT\\u字典[“FOXA”]=11751387 132。WEIGHT\\u字典[“OXY”]=8525703 133。WEIGHT\\u字典[“CI”]=2710333 134。WEIGHT\\u字典[“SCHW”]=13411722-50-135。index\\u input=str（input（“您希望将您的投资组合与什么指数进行比较？\\n”））137。index\\u data=pdr。DataReader（index\\u input，\'yahoo\'，start\\u date，end\\u date）[\'Adj Close\']138。139.#函数，根据行号计算投资组合中一股股票的起始价格。def portfolio\\u calc（世界其他地区）：141。价格=0 142。如果index\\u输入==“SPY”：143。对于范围（0，len（tickers））中的列：144。价格+=（数据[股票代码[列]]。iloc[行]*权重字典[股票代码[列]]）145。sum\\u of\\u shares+=权重\\u字典[标记器[列]]146。价格=价格/股份总数147。如果index\\u input=“^DJI”：148。价格=数据。总和（轴=1）[行]/长度（标记）149。如果index\\u输入！=“^DJI”和“SPY”：150。价格=数据。总和（轴=1）[行]151。退货价格152。153.    154. 打印（“您的投资组合的起始价格为”，portfolio\\u calc（0），”）155.    156. index\\u list=[]157。公文包列表=[]158。159、对于范围内的r（0，len（数据索引））：160。index\\u列表。追加（index\\u data.iloc[r]）161。portfolio\\u列表。追加（portfolio\\u calc（r））162。比较=pd。数据帧（index=data.index）164。比较[\'Index Price\']=索引列表165。比较[\'Portfolio Price\']=Portfolio\\u列表166。167.#创建一个新的数据帧，将美元价格更改为之前值的百分比变化。

比较百分比=pd。数据帧（索引=数据索引）169。170.    171. def percent\\u change（列，行）：172。如果列==1：173。百分比=（（比较[“指数价格”]。iloc[r]-比较[“指数价格”]。iloc[0]）174。/比较[“指数价格”]。iloc[0]）175。如果列==2:176。百分比=（（比较[\'Portfolio Price\'。iloc[r]-比较[\'Portfolio Price\'。iloc[0]）177。/比较[“组合价格”]。iloc[0]）178。回报率179。180.    181. index\\u list\\u percent=[]182。portfolio\\u price\\u percent=[]183。184.对于范围内的r（0，len（比较百分比指数））：185。index\\u list\\u百分比。追加（百分比变化（1，r））186。portfolio\\u price\\u百分比。追加（百分比变化（2，r））187。188.比较百分比[“指数价格”]=指数列表百分比189。comparison\\u percentage[\'Portfolio Price\']=Portfolio\\u Price\\u percent 190。跑赢大市计数=0 192。total\\u count=0 193。194.对于范围内的r（0，len（比较百分比指数））：-51-195。if comparison\\u percentage[“组合价格”]。iloc[r]>比较百分比[“指数价格”]。iloc[右]：196。跑赢大市计数+=1 197。total\\u count+=1 198。跑赢大市百分比=（跑赢大市计数/总计数）*100 199。打印（比较百分比）201。打印（“您的投资组合，包括“、股票“、跑赢大市”、索引\\u输入、跑赢大市百分比、”%的时间。”）202.    203. 比较\\u百分比。绘图（）204。plt。show（）C.股票指数投资计划1。“”“2.使用指标3测试投资。4.安装：5。$pip Install fix\\u yahoo\\u finance--升级--无缓存目录6。pip Install pandas datareader 7。”\"\"   8.  从pandas\\u datareader将数据导入为pdr 9。

导入matplotlib。pyplot为plt 10。将熊猫作为pd 11导入。将numpy作为np 12导入。将fix\\u yahoo\\u finance作为yf 13导入。将networkx导入为nx 14。15.     16.  yf。pdr\\u override（）17。18、指标=[]19。20.ticker\\u input=输入（“请输入您选择投资的股票行情。”）21。22、indicator\\u input=输入（“请输入您选择加入投资组合的股票代码。完成后只需键入‘完成’！\\n”）23。24、while indicator\\u input！=“完成”：25。指标。追加（str（indicator\\u input））26。indicator\\u input=输入（）27。28、start\\u date=输入（“在此处输入开始获取数据的日期（请将其转换为YYYY-MM-DD格式）\\n”）29。30.data\\u end\\u date=输入（“在此输入我们将停止从中获取数据的日期（请将其转换为YYYY-MM-DD格式）\\n”）31。32、emulation\\u end\\u date=输入（“在此处输入投资模拟将达到的日期（请将其转换为YYYY-MM-DD格式）\\n”）33。34.#使用用户提供的输入从Yahoo下载数据。35、ticker\\u数据=pdr。DataReader（ticker\\u输入，\'yahoo\'，start\\u date，data\\u end\\u date）[\'Adj Close\']36。指示器\\u数据=pdr。DataReader（指标‘yahoo’、start\\u date、data\\u end\\u date）[‘Adj Close’]37。38.     39.  def corr（x，y，天）：40。x\\u平均值=x.平均值（）-52-41。y\\u平均值=y.平均值（）42。分子\\u和=0 43。分母\\u sum\\u x=0 44。分母\\u sum\\u y=0 45。对于范围内的i（天，len（x））：46。分子\\u sum+=（x[i]-x\\u平均）*（y[i天]-y\\u平均）47。分母\\u sum\\u x+=（x[i]-x\\u平均值）**2 48。分母\\u sum\\u y+=（y[i天]-y\\u平均）**2 49。相关性\\u值=（分子\\u和/（（分母\\u和x*分母\\u和y）**（0.5）））50。返回correlation\\u值51。52

最佳\\u SHIFT\\u字典={}53。最佳\\u CORR\\u字典={}54。ticker\\u emulation\\u data=pdr。DataReader（ticker\\u输入，\'yahoo\'，data\\u end\\u date，emulation\\u end\\u date）[\'Adj Close\']56。indicator\\u emulation\\u data=pdr。DataReader（指标“yahoo”、data\\u end\\u date、emulation\\u end\\u date）[“Adj Close”]57。58、对于范围内的indicator\\u index（0，len（indicators））：59。最高相关性=corr（ticker\\u data，indicator\\u data[指标[指标索引]]，1）60。最高\\u天=1 61。对于范围（1,80）内的n:62。如果corr（ticker\\u data，indicator\\u data[指标[指标索引]]，n）>最高相关性：63。最高\\u相关性=corr（ticker\\u data，indicator\\u data[指标[指标索引]]，n）64。如果n>最高\\u天：65。最高\\u天=n 66。67、OPTIMAL\\u SHIFT\\u DICTIONARY[indicators[indicator\\u index]]=最高\\u天数68。OPTIMAL\\u CORR\\u DICTIONARY[指标[指标索引]]=最高的\\u相关性69。打印（OPTIMAL\\u SHIFT\\u DICTIONARY）70。打印（OPTIMAL\\u CORR\\u DICTIONARY）71。72、ticker\\u emulation\\u data\\u pct=ticker\\u emulation\\u data。pct\\U更改（）73。indicator\\u emulation\\u data\\u pct=indicator\\u emulation\\u数据。pct\\U更改（）74。75.     76.  def测试（r）：77。条件=0 78。对于范围（0，len（indicators））中的indicator\\u索引：79。如果indicator\\u emulation\\u data\\u pct[指标[指标索引][r-OPTIMAL\\u SHIFT\\u DICTIONARY[指标[指标索引]]]>0:80。条件+=1 81。if conditionals>=number\\u of\\u true:82。返回“true”83。其他：84。返回“false”85。86.     87.  portfolio\\u price=ticker\\u emulation\\u data[0]88。89、打印（len（指标），“已经建立了关系。这些关系中有多少是真实的，才能投资于”90。

，ticker\\u input，“若要尝试新号码，请关闭窗口并键入新号码。如果完成，请输入任何负数。”）91、number\\u of\\u true=int（input（））92。93、当\\u number\\u of\\u true>=0时：94。continuous\\u Investment=ticker\\u emulation\\u数据[：]-53-95。指示性投资=[]96。对于范围内的r（0，len（ticker\\u emulation\\u data.index））：97。如果number\\u of\\u true==0:98。如果r==0:99。last\\u true=portfolio\\u价格100。如果r！=0:   101.                 last\\u true=（last\\u true+（ticker\\u emulation\\u data[r]-ticker\\u emulation\\u data[r-1]）102。其他：103。如果r<最高\\u天：104。last\\u true=portfolio\\u价格105。如果r>=最高\\u天：106。如果测试（r）=“真”：107。last\\u true=（last\\u true+（ticker\\u emulation\\u data[r]-ticker\\u emulation\\u data[r-1]）108。指示性投资。追加（last\\u true）109。比较=pd。数据帧（索引=ticker\\u emulation\\u data.index）111。比较[\'Continuous Investment\']=Continuous\\u Investing 112。比较[“指示性投资”]=指示性投资113。114、打印（比较）115。116、比较。绘图（）117。plt。显示（）118。number\\u of\\u true=int（input（））119。标签={}121。labels[0]=ticker\\u输入122。对于范围内的i（1，len（指示器））：123。标签【i】=指示器【i】124。图={}126。127、对于范围（0，len（indicators））中的indicator\\u索引：128。如果indicator\\u emulation\\u data\\u pct[指标[指标索引][（len（ticker\\u emulation\\u data.index））-OPTIMAL\\u SHIFT\\u DICTIONARY[指标[指标索引]]]>0:129。图表[指标[指标索引]]=“1”130。131.    132. 标签={}133。标签[\'1\']=ticker\\u输入134。

打印（图表）136。G=nx。有向图137。G、 从（指示器）138添加\\u nodes\\u。H=nx。重新标记节点（G，标签）139。nx。绘制（H，node\\u color=\'black\'，标签=True，node\\u size=800，font\\u size=10，font\\u color=\'white“）140。plt。显示（）