量化实战入门（40）用Empyrical库计算金融指标的中文指南（一）

用Empyrical库计算金融指标的中文指南（一）

Empyrical是一个由Quantopian开发的开源的Python库，专门用于计算常用的金融风险和性能指标。它包含了许多用于策略回测分析的工具，能够帮助投资者对投资策略的性能进行定量分析。本文详细介绍Empyrical库的用法，由于内容较多，分为五篇阐述。
一、Empyrical库的安装
pip install empyrical
二、Empyrical库的使用方法
首先要导入Empyrical库：
import empyrical as ep
然后就可以调用Empyrical的相关函数，例如计算年化收益率：
annual_return = ep.annual_return(returns)
三、Empyrical的金融指标函数介绍（按字母排序）

1. aggregate_returns(returns, convert_to)
   该函数 aggregate_returns 用于按周、月或年聚合收益。
   函数的参数如下：
   returns：策略的日收益，非累计。类型为 pd.Series。具体细节请参考 empyrical.stats.cum_returns 函数的解释。
   convert_to：聚合的周期，可以是 ‘weekly’（每周）、’monthly’（每月）或 ‘yearly’（每年）。
   函数的返回值是聚合后的收益（aggregated_returns，类型为 pd.Series）。
   通过 aggregate_returns 函数，我们可以将日收益聚合到更大的时间周期（如周、月、年），这对于观察和分析投资策略在不同的时间尺度上的表现非常有用。例如，我们可以比较策略在不同月份或不同年份的收益，以更好地理解策略的性能和风险。
2. alpha(returns, factor_returns, risk_free=0.0, period=’daily’, annualization=None, out=None, _beta=None)
   函数 alpha 用来计算年化阿尔法值。
   函数参数解释如下：
   returns：pd.Series，策略的日回报率，非累计。参考 empyrical.stats.cum_returns 函数获取更多解释。
   factor_returns：pd.Series，用于计算 beta 的因子的日回报率，通常是市场等基准。
   risk_free：int, float，可选。在整个时期内的恒定无风险回报率。例如，三个月期美国国债的利率。
   period：str，可选。定义 ‘returns’ 数据的周期性，用于年化。如果已经指定了 annualization 参数，则该值会被忽略。默认值如下：
   ‘monthly’:12
   ‘weekly’: 52
   ‘daily’: 252
   annualization：int，可选。用于取消 period 参数中可用的默认值，将回报率转换为年回报率。其值应该是 returns 的年频率。参考 empyrical.stats.annual_return 函数获取更多解释。
   _beta：float，可选。如果已经知道给定输入的 beta 值，就可以输入这个参数。如果没有提供，将在内部计算。
   out：array-like，可选。用作输出缓冲区的数组。如果没有传递，则将创建一个新数组。
   函数返回值：
   float，返回阿尔法值。
   这个函数的主要用途是计算给定投资策略和基准（通常为市场）的年化阿尔法。它用于评估投资策略相对于基准（在考虑风险因素后）的表现。阿尔法值可以被视为投资策略产生的超额回报部分，即超过了通过在市场上承担一定风险所能获得的预期回报的部分。如果阿尔法为正，那么投资策略被认为是在基准之上产生了超额回报。如果阿尔法为负，那么投资策略的回报则低于基准。
3. alpha_aligned(returns, factor_returns, risk_free=0.0, period=’daily’, annualization=None, out=None, _beta=None)
   alpha_aligned函数和之前提到的alpha函数功能相似，这两个函数的主要区别在于，alpha_aligned函数需要输入的returns和factor_returns在标签上已经被对齐，如果是np.ndarray类型，则这两个参数应该具有相同的形状。
4. alpha_beta(returns, factor_returns, risk_free=0.0, period=’daily’, annualization=None, out=None)
   alpha_beta函数用于计算年化阿尔法和贝塔。
   函数参数解释如下：
   returns：pd.Series，策略的日回报率，非累计。参考 empyrical.stats.cum_returns 函数获取更多解释。
   factor_returns：pd.Series，用于计算 beta 的因子的日回报率，通常是市场等基准。
   risk_free：int, float，可选。在整个时期内的恒定无风险回报率。例如，三个月期美国国债的利率。
   period：str，可选。定义 ‘returns’ 数据的周期性，用于年化。如果已经指定了annualization 参数，则该值会被忽略。默认值如下：
   ‘monthly’:12
   ‘weekly’: 52
   ‘daily’: 252
   annualization：int，可选。用于取消 period 参数中可用的默认值，将回报率转换为年回报率。其值应该是 returns 的年频率。参考 empyrical.stats.annual_return 函数获取更多解释。
   out：array-like，可选。用作输出缓冲区的数组。如果没有传递，则将创建一个新数组。
   函数返回值：
   alpha：float，阿尔法值。阿尔法是一个评估投资策略超额收益的度量指标，通常在计算风险调整后的收益时使用。如果阿尔法为正，那么投资策略被认为是在基准之上产生了超额回报。如果阿尔法为负，那么投资策略的回报则低于基准。
   beta：float，贝塔值。贝塔是一个度量投资策略相对于市场波动性的指标。贝塔值大于1表示策略的波动性超过了市场，贝塔值小于1则表示策略的波动性低于市场。
   这个函数的主要用途是同时计算给定投资策略和基准（通常为市场）的年化阿尔法和贝塔。它用于评估投资策略相对于基准的风险和回报情况。
5. alpha_beta_aligned(returns, factor_returns, risk_free=0.0, period=’daily’, annualization=None, out=None)
   alpha_beta_aligned函数和之前提到的alpha_beta函数功能相似，这两个函数的主要区别在于，alpha_beta_aligned函数需要输入的returns和factor_returns在标签上已经被对齐，如果是np.ndarray类型，则这两个参数应该具有相同的形状。
6. annual_return(returns, period=’daily’, annualization=None)
   annual_return函数用于计算年化收益率，这等同于复合年增长率（CAGR，Compound Annual Growth Rate）。
   函数参数解释如下：
   returns：pd.Series 或 np.ndarray，策略的周期回报率，非累计。参考 empyrical.stats.cum_returns 函数获取更多解释。
   period：str，可选。定义 ‘returns’ 数据的周期性，用于年化。如果已经指定了 annualization 参数，则该值会被忽略。默认值如下：
   ‘monthly’:12
   ‘weekly’: 52
   ‘daily’: 252
   annualization：int，可选。用于取消period 参数中可用的默认值，将回报率转换为年回报率。其值应该是 returns 的年频率。
   函数返回值：
   annual_return：float，作为复合年增长率（CAGR）的年化收益率。
   这个函数的主要用途是计算投资策略的年化收益率。年化收益率是一个重要的度量指标，用于评估投资策略在一年期内的平均收益效果。通过比较不同策略的年化收益率，可以帮助投资者选择最佳的投资策略。年化收益率是以复合年增长率（CAGR）的形式表示的，这意味着它考虑了投资收益的再投资效果。
7. annual_volatility(returns, period=’daily’, alpha=2.0, annualization=None, out=None)
   annual_volatility函数用于计算策略的年度波动率。
   函数参数解释如下：
   returns：pd.Series 或 np.ndarray，策略的周期回报率，非累计。参考 empyrical.stats.cum_returns 函数获取更多解释。
   period：str，可选。定义 ‘returns’ 数据的周期性，用于年化。如果已经指定了 annualization 参数，则该值会被忽略。默认值如下：
   ‘monthly’:12
   ‘weekly’: 52
   ‘daily’: 252
   alpha：float，可选。标度关系（Levy稳定指数）。
   annualization：int，可选。用于取消 period 参数中可用的默认值，将回报率转换为年回报率。其值应该是 returns 的年频率。
   out：array-like，可选。用作输出缓冲区的数组。如果没有传递，则将创建一个新数组。
   函数返回值：
   annual_volatility：float，年度波动率。
   年度波动率是一个重要的风险度量指标，常用于评估投资策略的风险水平。波动率越高，策略的风险就越大，因为投资回报可能大幅上下波动。反之，波动率较低则表示策略的风险较小，投资回报的波动程度较小。此函数对于评估投资策略的风险和确定风险容忍度非常有用。
8. beta(returns, factor_returns, risk_free=0.0, out=None)
   beta函数用于计算贝塔值。
   函数参数解释如下：
   returns：pd.Series，策略的日回报率，非累计。参考 empyrical.stats.cum_returns 函数获取更多解释。
   factor_returns：pd.Series，用于计算 beta 的因子的日回报率，通常是市场等基准。这应与 returns 的风格相同。
   risk_free：int, float，可选。在整个时期内的恒定无风险回报率。例如，三个月期美国国债的利率。
   out：array-like，可选。用作输出缓冲区的数组。如果没有传递，则将创建一个新数组。
   函数返回值：
   beta：float，贝塔值。
   贝塔值是一个度量投资策略相对于市场波动性的指标。贝塔值大于1表示策略的波动性超过了市场，贝塔值小于1则表示策略的波动性低于市场。这个函数可以用来评估投资策略的市场风险。在现代投资理论中，贝塔值是非常重要的风险度量指标，经常用于评估和比较不同投资策略的风险水平。
9. beta_aligned(returns, factor_returns, risk_free=0.0, out=None)
   beta_aligned函数和之前提到的beta函数功能相似，这两个函数的主要区别在于，beta_aligned函数需要输入的returns和factor_returns在标签上已经被对齐，如果是np.ndarray类型，则这两个参数应该具有相同的形状。
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