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API — ffn 0.3.0 中文.pdf
2019/5/15
API — ffn 0.3.0 documentation
API
包装
模块
班级，等级
(*价格)
基地： dict
GroupStats可以同时比较多个系列。它是一个包装器，包含一个{Price e.name：
PerformanceStats}的块，并提供了许多方便的方法。
所传递的序列的顺序将被保留。可以通过索引位置或名称通过[]访问器访问单个
PerformanceStats对象。
args：
属性：
价格(系列)：多个待比较的价格系列。
stats(DataFrame)：Dataframe，包含每个
提供系列。列统计，列统计。
回溯返回(DataFrame)：对Di rent的返回
回溯周期(1M，3m，6m，ytd.)以行表示句号，以列表
示序列。
价格(DataFrame)：合并价格和重基础价格。
()
显示摘要统计表。
()
显示每个系列的当前回溯返回。
http://pmorissette.github.io/ffn/ffn.html#module-ffn.__init__
[来源]
[来源]
[来源]
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API — ffn 0.3.0 documentation
(Freq=无, 图=(15), 5), 标题=无, 学=假, **)
用于绘制系列的辅助函数。
args：
Freq(Str)：用于显示目的数据频率。
参考熊猫文档获得有效的FREQ字符串。
图(x，y)：图形大小
标题(Str)：如果默认值不合适，标题
(Bool)：y轴的对数刻度
kwargs：传递给熊猫的地块法
(Freq=无, 标题=无, 图=(12), 6), **)
用于绘制相关性的实用函数。
args：
Freq(Str)：熊猫数据频率别名字符串
标题(Str)：情节标题
图号(元组(x，y)：图形大小
kwargs：传递给Pandas的plot_corr_heatmap函数
(Freq=无, 标题=无, 图=(10), 10), **)
环绕大熊猫的包装纸。
args：
Freq(Str)：用于显示目的数据频率。
参考熊猫文档获得有效的FREQ字符串。
图(x，y)：图形大小
标题(Str)：如果默认值不合适，标题
kwargs：传递给熊猫的hist方法
(Freq=无, 标题=无, 图=(10), 10), **)
熊猫散布矩阵的包装。
args：
Freq(Str)：用于显示目的数据频率。
参考熊猫文档获得有效的FREQ字符串。
图(x，y)：图形大小
标题(Str)：如果默认值不合适，标题
kwargs：传递给熊猫的散射矩阵法
(开始=无, 结束=无)
http://pmorissette.github.io/ffn/ffn.html#module-ffn.__init__
[来源]
[来源]
[来源]
[来源]
[来源]
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API — ffn 0.3.0 documentation
更新统计数据、图表等的日期范围。如果没有，则使用原始日期范
围。因此，要重置到原来的范围，只需调用没有ARG。
args：
开始(日期)：开始日期
完(完)：结束日期
(射频)
设置年度无风险利率属性，并正确计算年率、月费率和日费率.然后重
新计算性能状态。只影响作为GroupStats对象的子实例的
PerformanceStats实例。
args：
RF(浮动汇率)：年度无风险利率
(9月=‘, ', 路径=无)
返回具有适当格式的CSV字符串。如果PATH不是None，则字符串将保
存为PATH文件。
args：
SEP(炭)：分离器
路径(Str)：如果没有，则CSV字符串返回。其他档案
写入指定路径。
班级，等级
基地： object
(价格, RF=0.0)
PerformanceStats是一个用于价格系列性能评估的方便类。它包含帮助绘图的各种
帮助函数，并包含大量的描述性统计信息。
[来源]
[来源]
[来源]
args：
属性：
价格(系列)：价格系列。
浮点数：各种计算中使用的无风险率.应该是
以年度(年率)回报表示的
名称(Str)：名称，派生自价格系列名称
RETURE_TABLE(DataFrame)：
YTD数据也是如此。
回溯返回(系列)：不同类型的返回
回溯周期(1M，3m，6m，ytd.)
http://pmorissette.github.io/ffn/ffn.html#module-ffn.__init__
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API — ffn 0.3.0 documentation
统计数据(系列)：包含所有统计数据的系列
()
显示包含所提供的系列的描述性统计信息的概述。
显示当前回溯返回。
()
()
显示一个表，其中包含范围内每年的月报表和ytd报表。
(Freq=无, 图=(15), 5), 标题=无, 学=假, **)
用于绘制系列的辅助函数。
args：
Freq(Str)：用于显示目的数据频率。
参考熊猫文档获得有效的FREQ字符串。
图(x，y)：图形大小
标题(Str)：如果默认值不合适，标题
(Bool)：y轴的对数刻度
kwargs：传递给熊猫的地块法
(Freq=无, 图=(15), 5), 标题=无, 回收箱=20个, **)
绘制给定返回频率的返回直方图。
args：
Freq(Str)：用于显示目的数据频率。
这将决定回报的类型(每日报表，每月，.)有关
有效期间字符串，请参阅熊猫文档。
图(x，y)：图形大小
标题(Str)：如果默认值不合适，标题
回收箱(Int)：直方图的回收箱数
kwargs：传递给熊猫的hist方法
(开始=无, 结束=无)
更新统计数据、图表等的日期范围。如果没有，则使用原始日期。因
此，要重置到原来的范围，只需调用没有ARG。
args：
开始(日期)：开始日期
完(完)：结束日期
(射频)
http://pmorissette.github.io/ffn/ffn.html#module-ffn.__init__
[来源]
[来源]
[来源]
[来源]
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API — ffn 0.3.0 documentation
设置年度无风险利率属性，并正确计算年率、月费率和日费率.然后重
新计算性能状态。仅影响PerformanceStats的此实例。
args：
RF(浮动汇率)：年度无风险利率
(9月=‘, ', 路径=无)
返回具有适当格式的CSV字符串。如果PATH不是None，则字符串将保
存为PATH文件。
args：
SEP(炭)：分离器
路径(Str)：如果没有，则CSV字符串返回。其他文件已
写入
到指定的路径。
(回报, 持续时间, 一年=365.0)
使用其各自的持续时间将返回按年化。
使用的公式是：
(1+回报)*(1/(持续时间/一年)-1
(系列, 弗雷克, 方法=‘ ll’, 如何=‘结束’, 正常化=假)
类似于熊猫的asfreq，但保留了实际的日期。例如，如果1月的最后一个数据点是
在29日，则将使用该日期而不是31。
(价格)
计算给定价格序列的复合年增长率。
args：
返回：
价格(熊猫系列)：一系列价格。
浮标-CAGR。
(价格)
计算给定一系列价格的Calmar比率
http://pmorissette.github.io/ffn/ffn.html#module-ffn.__init__
[来源]
[来源]
[来源]
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args：
API — ffn 0.3.0 documentation
价格(系列，数据框架)：价格系列
(回报, n=无, 阴谋=假)
基于k均值聚类计算聚类。
args：
返回(pd.DataFrame)：返回的DataFrame
n(Int)：指定集群的#。如果没有，这个
将自动确定
剧情(Bool)：表演情节？
返回：
具有结构的DECT：{集群#：[COL名称]}
[来源]
偶法=“CCD”, 最大迭代=100, 公差=1E-08)
(回报, 初始权重=零, 风险权重=无, Covar方法=‘Ledoit-Wolf’, 风险奇
计算给定返回数据框架的等风险贡献/风险平价权重。
args：
[来源]
返回(DataFrame)：多个证券的回报。
初始权重(列表)：启动资产权重[默认逆卷]。
风险权重(列表)：风险目标权重[默认相等权重]。
Covar方法(STR)：协方差矩阵估计法。
目前支助的：
莱多特-狼[违约]
标准
风险奇偶估计法(STR)：风险奇偶估计法。
目前支助的：
循环坐标下降(默认)
最大迭代(Int)：迭代解中的最大迭代。
公差(浮点)：迭代解中的公差级别。
返回：
系列{COL_NAME：WAR}
http://pmorissette.github.io/ffn/ffn.html#module-ffn.__init__
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API — ffn 0.3.0 documentation
(回报, 阈值=0.5)
David Varadi快速阈值聚类算法(FTCA)的实现。
http：/cssAnalytics.wordpress.com/2013/11/26/快速阈值-聚类-算法-
FTCA/#NOQA
为了聚类目的，比k均值更稳定。如果您想要更多的集群，请使用更高的阈值。
args：
返回-期待熊猫返回的数据
每一列都是给定安全性的名称。
阈值(浮动)：阈值参数-使用更高的值
为了更多的集群。基本上控制有多相似(相关)系列必
须。
返回：
集群名称(一个数字)和群集中证券的列表
(回报, 基准回报)
http：/en.wikipara.org/wiki/Information_Rate
(回报)
计算与每列的反差成正比的权重。
返回与列的波动性成反比的权重，从而产生一组投资组合权重，其中每个头寸具有
相同的波动水平。
注意，所有回报都等于NaN或0的资产不包括在投资组合中(它们的权重设置为
NaN)。
返回：
系列{COL_NAME：WAR}
(价格)
计算价格序列的最大下降幅度。如果您想要实际的缩编系列，请使用to_DULT_系
列。
(回报, 权界=(0.0), 1.0), RF=0.0, Covar方法=‘Ledoit-Wolf’)
计算给定返回数据帧的均值-方差权重。
http://pmorissette.github.io/ffn/ffn.html#module-ffn.__init__
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[来源]
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args：
API — ffn 0.3.0 documentation
返回(DataFrame)：多个证券的回报。
权重界限(低，高)：用于优化的权重限制。
rf(浮动汇率)：效用计算中使用的无风险率
Covar方法(STR)：协方差矩阵估计法。
目前支助的：
莱多特狼
标准
返回：
系列{COL_NAME：WAR}
(价格)
计算给定对象的性能统计信息。对象应该是一系列的价格。
将返回一个PerformanceStats对象，其中包含所有的统计数据。
args：
概率动量
价格(系列)：系列价格
(回报, 其他回报)
基本上，“一种资产表现优于另一种资产的可能性或信心”。
资料来源：
http：/cssAnalytics.wordpress.com/2014/01/28/are-简单-动量-策
略-太愚蠢-引入-概率-动量/#NOQA
(回报)
计算收益/风险比率。基本上夏普比率没有考虑到无风险利率。
(回报, RF=0.0, 期=无, 年化=真)
计算夏普比率。
如果RF为非零，则必须指定n期.在这种情况下，假定RF按年度(年化)表示。
args：
返回(系列，DataFrame)：输入返回序列
[来源]
[来源]
[来源]
[来源]
http://pmorissette.github.io/ffn/ffn.html#module-ffn.__init__
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