【量化小講堂 - Python、Pandas系列】量化投資中關(guān)于復(fù)權(quán)的處理

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引言:

本系列帖子“量化小講堂”，通過實際案例教初學(xué)者使用python、pandas進行金融數(shù)據(jù)處理，希望能對大家有幫助。

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【量化小講堂 - Python、Pandas系列】量化投資中如何處理復(fù)權(quán)、除權(quán)問題

最近驚訝的發(fā)現(xiàn)很多同學(xué)對如何在量化投資的實戰(zhàn)中如何處理復(fù)權(quán)、除權(quán)等問題，其實不是非常了解，耽誤很多事情，所以本文專門來詳細的講一下這個問題。

【復(fù)權(quán)計算方法】
股票會時不時的發(fā)生現(xiàn)金分紅、送股等一系列股本變動，這會造成股價的非正常變化，導(dǎo)致我們不能直接通過股價來計算股票的漲跌幅。例如一個股票是10元，當他10送10的時候，它的價格會變成5元，但是我們并不能認為這個股票下跌了5 / 10 - 1 = 50%。

下面舉一個具體的例子來說明如何計算除權(quán)價格以及復(fù)權(quán)漲跌幅：
易事特(SZ300376)在2015年6月5日的收盤價是89.00元，當天晚上每股分紅0.184元，并且每10股轉(zhuǎn)增4股，那么這個股票除權(quán)之后的收盤價應(yīng)該是(89.00 - 0.184) * 10 / (10 + 4) = 63.44元。下一個交易日6月8日的收盤價是57.10，真實漲跌幅應(yīng)該是57.10 / 63.44 - 1 = -9.993695%，而不是57.10 / 89.00 - 1 = -35.842697%。
其中真實漲跌幅57.10 / 63.44 - 1 = -9.993695%也被稱為是復(fù)權(quán)漲跌幅。

【復(fù)權(quán)漲跌幅最重要】
因為以上除權(quán)問題的存在，很多研究量化的同學(xué)在尋找股票數(shù)據(jù)的時候，很在意是否能得到復(fù)權(quán)之后的價格數(shù)據(jù)。我想說的是，股票的復(fù)權(quán)價格并不是最重要的，最重要的是要得到股票復(fù)權(quán)之后的漲跌幅。

若你有了股票每天的復(fù)權(quán)漲跌幅，那么知道了股票第一天的價格，通過簡單的連乘計算，自然就可以計算出之后每一天的復(fù)權(quán)價，這個叫做后復(fù)權(quán)價。例如股票第一天的價格是10元，之后每天的復(fù)權(quán)漲跌幅是1%、-2%、3%...那么之后每天的復(fù)權(quán)價格分別是10 * (1+1%)、10 * (1+1%) * (1-2%)、10 * (1+1%) * (1-2%) * (1+3%)...
同樣的，知道了股票最后一天的價格，那么自然也就可以計算出之前每一天的價格，這個叫做前復(fù)權(quán)價。行情軟件中的前后復(fù)權(quán)價格，其實也是這么算出來的。

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若股票數(shù)據(jù)中只給出了復(fù)權(quán)價格，這對計算收益的準確性是有很大影響的。例如給出的是前復(fù)權(quán)價格，那么很久之前的股票價格往往很小的數(shù)字，一般又都是精確到兩位小數(shù)，所以會變成0.45，0.47這樣類似的數(shù)字。例如萬科A(SZ000002)在2006年2月8日的前復(fù)權(quán)收盤價是0.56，2月9日的前復(fù)權(quán)收盤價是0.48，那么2月9日的收益是0.48/0.56 - 1 = -14.29%，但是實際上8號、9號的真實收盤價是5.26、5.06，真實的漲幅是-3.80%，與-14.29%相差巨大。

【同花順、通達信等各家的復(fù)權(quán)方式不同】
查看來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)的時候，會發(fā)現(xiàn)它們的復(fù)權(quán)價格或者復(fù)權(quán)漲跌幅會有微小的差異，這往往是由不同的復(fù)權(quán)方式導(dǎo)致的。

例如，復(fù)權(quán)時對于分紅產(chǎn)生的個人所得稅，各家的處理方式是不一樣的。同花順、通達信中的復(fù)權(quán)是不考慮所得稅的。上文提到的易事特(SZ300376)每股分紅0.184元10股轉(zhuǎn)4股，不考慮所得稅的除權(quán)公式是(89.00 - 0.184) * 10 / (10 + 4) 。
但是實際上，這0.184元不會全部到投資者的口袋里，而是會扣掉10%的所得稅（不同投資者扣得稅還不一樣），所以投資者得到的分紅只有0.184 * (1 - 10%)，那么更加準確的分紅方式應(yīng)該是：(89.00 - 0.184 * (1 - 10%)) * 10 / (10 + 4) 。一些專業(yè)的數(shù)據(jù)庫，例如wind、國泰安，就是這么復(fù)權(quán)的。

【其他】

• 對于分鐘或者更小級別的數(shù)據(jù)，我個人認為是沒有必要進行復(fù)權(quán)的，直接用原始數(shù)據(jù)就可以了。復(fù)權(quán)之后反而會對數(shù)據(jù)準確性造成非常大的影響。
  

• 不要過分追求準確性。復(fù)權(quán)其實挺復(fù)雜的，之前的例子只提到了分紅、轉(zhuǎn)增，其實還有增發(fā)、配股、可轉(zhuǎn)債等非常復(fù)雜的情況。所以哪怕非常貴的、非常專業(yè)的數(shù)據(jù)庫，我都曾發(fā)現(xiàn)過它們復(fù)權(quán)計算中的錯誤。一開始這讓我挺頭疼的，但后來也釋然了，不再去追究這些細小的誤差。
  

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之后會講的內(nèi)容

有一段時間沒有撰寫《量化小講堂》的系列文章了，接下來還是會抽時間繼續(xù)寫下去。現(xiàn)在想到的之后幾期會講的內(nèi)容：

因為覺得很多人關(guān)于Pandas的基礎(chǔ)知識還不是很牢固，會先講一期“【量化小講堂 - Python、Pandas系列】Pandas常用函數(shù)、方法詳解”。

然后就會開始比較實戰(zhàn)性的東西，會以實際在中國市場有效的策略為案例。

關(guān)于《量化小講堂》之后想看的內(nèi)容，或者相關(guān)問題，可以加我微信xbx_laoshi、Q群(快滿)：438143420溝通。

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關(guān)鍵詞：python pandas 量化小講堂 panda 量化投資 平均市盈率 windows 創(chuàng)業(yè)板 python 量化小講堂

【量化小講堂】是我非常喜歡的一個系列帖子，感謝邢不行版主的分享和指點。

感謝邢不行版主的分享和指點。

好貼啊

以前一直用的是前復(fù)權(quán)，對收益準確性影響那么大還真是第一次聽說

學(xué)習(xí)了，多謝。。

好貼啊

多謝樓主分享！

多謝分享。。。。

謝謝樓主u分享  太噶信息了