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资产类别: 美国股票 国际股票 美国债券 房地产 大宗商品 黄金 现金(3 个月期美国国库券) 为了对这些资产类别进行全面分析,我们将遵循以下步骤: 使用人工智能 检索每个类别的最高市值 ETF 并创建其股票代码列表。 使用 yFinance 获取每个 ETF 的每月数据。

计算每个资产类别的月回报

将每个资产类别的月回报年化。 创建条形图来可视化和比较每个资产类别的年化回报。 使用折线图可视化过去 20 年来每个资产类别的假设投资 100,000 美元的增长情况。 计算资产类别之间的相关性并创建热图以可视化它们的关系。 使用标准差计算 玻利维亚电话号码  并可视化每个资产类别的风险。 通过计算和可视化夏普比率来评估每个资产类别的风险调整后表现。 使用 FRED API 检索相关宏观经济数据。

 

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将宏观经济数据与资产类

别回报数据合并。 使用相关热图分析宏观 IT号码 经济因素对资产类别表现的影响。 将金融库安装到我们的 Datalore 笔记本中 Datalore 笔记本已预安装最常见的 Python 包。 本教程需要安装两个特定于金融的软件包。

作者 ae23g

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