量化实战入门（50）QuantStats库之金融指标中文指南（六）

QuantStats库之金融指标中文指南（六）

QuantStats 是一个开源的 Python 库，专门为量化交易策略的分析和开发而设计。这个库提供了一系列简单易用的函数，允许你计算各种性能指标，生成美观的图表，以及进行深度的策略分析，是量化研究常用的工具。
QuantStats 由3个主要模块组成，其中 quantstats.stats 模块用于计算各种金融指标，QuantStats库实现的金融指标非常多，因此分为若干篇来写。
本文为第六篇，继续介绍QuantStats库的金融指标函数（按字母排序）：

profit_factor(returns, prepare_returns=True)
profit_factor函数用于计算投资组合的盈利因子，盈利因子是投资组合中盈利交易的总回报与亏损交易的总回报之比。它是一种衡量投资组合盈亏比例的指标，可以帮助投资者了解投资组合的盈利能力。
函数的定义和用法如下：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
prepare_returns：这是一个布尔值，用于决定是否需要对回报率数据进行预处理。预处理包括将回报率数据转换为适合计算的格式，例如将价格数据转换为回报率数据。如果设置为True，那么函数会进行预处理。
函数的返回值是一个盈利因子，这个因子可以用来评估投资组合的盈利能力。盈利因子越大，意味着投资组合的盈利交易的总回报与亏损交易的总回报之比越高，投资组合的盈利能力越强。
profit_ratio(returns, prepare_returns=True)
profit_ratio函数用于计算投资组合的盈利比率，这个指标能帮助投资者了解投资组合的盈利交易的频率，相对于亏损交易的频率。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
prepare_returns：这是一个布尔值，用于决定是否需要对回报率数据进行预处理。预处理包括将回报率数据转换为适合计算的格式，例如将价格数据转换为回报率数据。如果设置为True，那么函数会进行预处理。
函数的返回值是一个盈利比率，这个比率可以用来评估投资组合的盈利交易的频率，相对于亏损交易的频率。盈利比率越大，意味着投资组合的盈利交易的频率越高，相对于亏损交易的频率。
r_squared(returns, benchmark, prepare_returns=True)
r_squared函数用于计算投资组合回报与基准回报之间的决定系数（R²）。决定系数是一种衡量模型预测结果与实际结果之间吻合程度的统计指标，如果投资组合回报与基准回报的决定系数较高，那么说明投资组合的表现与基准的表现较为接近。
函数的定义和用法如下：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
benchmark：这是一个数组或序列，代表基准的回报率。基准通常是一个市场指数，例如S&P 500指数，或者是一个代表某种投资策略的指数。
prepare_returns：这是一个布尔值，用于决定是否需要对回报率数据进行预处理。预处理包括将回报率数据转换为适合计算的格式，例如将价格数据转换为回报率数据。如果设置为True，那么函数会进行预处理；如果设置为False，那么函数将直接使用输入的回报率数据。
函数的返回值是一个决定系数，这个系数可以用来评估投资组合的表现与基准的表现的吻合程度。决定系数越接近1，说明投资组合的表现与基准的表现越接近；如果决定系数接近0，那么说明投资组合的表现与基准的表现较为不相干。
rar(returns, rf=0.0)
rar函数用于计算风险调整回报率（Risk-Adjusted Return, RAR）。风险调整回报率是一种衡量投资组合在承担一定风险的情况下实现的回报的指标，它考虑了投资组合的复合年化增长率（CAGR）和市场风险敞口。
函数的定义和用法如下：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。
rf：这是一个数值，代表无风险利率。默认值为0.0。无风险利率通常用于计算超额回报，即投资回报与无风险回报之间的差值。
函数的返回值是一个风险调整回报率，这个比率可以用来评估投资组合在承担一定风险的情况下实现的回报。风险调整回报率越大，意味着在承受同样的风险时，投资组合的回报越高。
recovery_factor(returns, rf=0.0, prepare_returns=True)
recovery_factor函数用于计算投资组合从亏损中恢复的速度。这个指标可以帮助投资者了解投资组合在面临亏损时，需要多长时间才能恢复到原来的水平。
函数的定义和用法如下：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
rf：这是一个数值，代表无风险利率。默认值为0.0。无风险利率通常用于计算超额回报，即投资回报与无风险回报之间的差值。
prepare_returns：这是一个布尔值，用于决定是否需要对回报率数据进行预处理。预处理包括将回报率数据转换为适合计算的格式，例如将价格数据转换为回报率数据。如果设置为True，那么函数会进行预处理；如果设置为False，那么函数将直接使用输入的回报率数据。
函数的返回值是一个恢复因子，这个因子可以用来评估投资组合从亏损中恢复的速度。恢复因子越大，说明投资组合从亏损中恢复的速度越快。
remove_outliers(returns, quantile=0.95)
remove_outliers函数用于从回报率序列中移除异常值。在金融统计分析中，异常值可能会对投资组合的表现评估产生不利影响，因此有时需要从数据中移除异常值。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
quantile：这是一个介于0和1之间的数值，代表你想移除的最高回报率的百分比。例如，如果quantile设置为0.95，那么函数会移除最高5%的回报率数据。
函数的返回值是一个新的回报率序列，这个序列移除了最高百分比的回报率数据。
risk_of_ruin(returns, prepare_returns=True)
risk_of_ruin函数用于计算破产风险（Risk of Ruin），也就是失去全部投资本金的可能性。在投资管理中，了解破产风险的大小是非常重要的，因为这可以帮助投资者评估投资策略的风险程度。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
prepare_returns：这是一个布尔值，用于决定是否需要对回报率数据进行预处理。预处理包括将回报率数据转换为适合计算的格式，例如将价格数据转换为回报率数据。如果设置为True，那么函数会进行预处理；如果设置为False，那么函数将直接使用输入的回报率数据。
函数的返回值是一个破产风险的概率，这个概率可以用来评估投资策略在面临极端亏损情况下，可能会失去全部投资本金的风险。
risk_return_ratio(returns, prepare_returns=True)
risk_return_ratio函数用于计算回报风险比（Return/Risk Ratio）。这是一个衡量投资组合回报与风险之间比率的指标。该指标与夏普比率类似，但不考虑无风险利率。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
prepare_returns：这是一个布尔值，用于决定是否需要对回报率数据进行预处理。预处理包括将回报率数据转换为适合计算的格式，例如将价格数据转换为回报率数据。如果设置为True，那么函数会进行预处理；如果设置为False，那么函数将直接使用输入的回报率数据。
函数的返回值是一个回报风险比，这个比率可以用来评估投资组合回报与风险之间的关系。回报风险比越大，说明在承担同样的风险时，投资组合的回报越高。
rolling_greeks(returns, benchmark, periods=252, prepare_returns=True)
rolling_greeks函数用于计算投资组合的滚动Alpha和Beta值。这两个指标用于评估投资组合相对于基准的表现和市场风险敞口。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
benchmark：这是一个数组或序列，代表你的基准资产或指数的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
periods：这是一个整数，代表滚动窗口的长度。默认值为252，这通常代表一个交易年的交易日数量。
prepare_returns：这是一个布尔值，用于决定是否需要对回报率数据进行预处理。预处理包括将回报率数据转换为适合计算的格式，例如将价格数据转换为回报率数据。如果设置为True，那么函数会进行预处理；如果设置为False，那么函数将直接使用输入的回报率数据。
函数的返回值是一个滚动窗口的Alpha和Beta值。Alpha值代表投资组合相对于基准的超额回报，Beta值代表投资组合的市场风险敞口。
（未完待续）