[Python] Erstellen eines Aktien-Drawdown-Diagramms

Code, der ein Drawdown-Diagramm basierend auf Exponentialdaten erstellt.

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python

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from datetime import datetime
import seaborn as sns
sns.set()

ETF-Daten lesen

Ich verwende die CSV-Datei, die von der NASDAQ-Site bezogen wurde, aber alle exponentiellen Daten reichen aus.

python

#Kombinieren Sie die Schlusskurse von CSV-Dateien, die von den folgenden Websites im Voraus gespeichert wurden, zu einer
#https://www.nasdaq.com/market-activity/funds-and-etfs/vti/historical
def make_df(etfs):
    df = pd.DataFrame()
    for etf in etfs:
        csvfile = etf +'.csv'
        csv_data = pd.read_csv(csvfile)
        csv_data.Date = pd.to_datetime(csv_data.Date)
        csv_data = csv_data.set_index('Date')
        csv_data= csv_data.rename(columns={' Close/Last': etf})
        df[etf] = csv_data[etf]
        df = df.sort_index().dropna()
    return df

Erstellung eines Drawdown-Diagramms

python

#Drawdown-Diagramm
def dd_chart(df):

    #DfDD berechnete die Inanspruchnahme für alle Fonds_Erstellen Sie alle
    dfDD_all = pd.DataFrame() 

    for i in range(0,df.shape[1]):
        dfDD = pd.DataFrame(df.iloc[:,i]) 
        dfDD['max']  = dfDD.iloc[:,0].cummax()
        dfDD[dfDD.columns[0]+'_DD'] = dfDD.iloc[:,0] / dfDD['max'] -1
        dfDD_all[dfDD.columns[0]+'_DD'] = dfDD[dfDD.columns[0]+'_DD']

    #Erstellen Sie ein Diagramm
    fig = plt.figure()
    dfDD_all.plot(figsize = (15, round(dfDD_all.shape[1]/2+0.4,0)*5), subplots=True,
                  layout=(-1, 2),sharey=True, title ='Drawdown')
    plt.savefig('dd_plot.png',bbox_inches="tight")

Lauf

python

etfs = ['VTI','SPXL']
df = make_df(etfs)
dd_chart(df)

Ein solches Diagramm wird erstellt.