本系列帖子“量化小讲堂”,通过实际案例教初学者使用python、pandas进行金融数据处理,希望能对大家有帮助。
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【量化小讲堂 - Python、Pandas系列】量化投资中如何处理复权、除权问题
最近惊讶的发现很多同学对如何在量化投资的实战中如何处理复权、除权等问题,其实不是非常了解,耽误很多事情,所以本文专门来详细的讲一下这个问题。
【复权计算方法】
股票会时不时的发生现金分红、送股等一系列股本变动,这会造成股价的非正常变化,导致我们不能直接通过股价来计算股票的涨跌幅。例如一个股票是10元,当他10送10的时候,它的价格会变成5元,但是我们并不能认为这个股票下跌了5 / 10 - 1 = 50%。
下面举一个具体的例子来说明如何计算除权价格以及复权涨跌幅:
易事特(SZ300376)在2015年6月5日的收盘价是89.00元,当天晚上每股分红0.184元,并且每10股转增4股,那么这个股票除权之后的收盘价应该是(89.00 - 0.184) * 10 / (10 + 4) = 63.44元。下一个交易日6月8日的收盘价是57.10,真实涨跌幅应该是57.10 / 63.44 - 1 = -9.993695%,而不是57.10 / 89.00 - 1 = -35.842697%。
其中真实涨跌幅57.10 / 63.44 - 1 = -9.993695%也被称为是复权涨跌幅。