复权算法 python

复权算法 python
复权算法是指将股票价格进行复权处理，使得相应的股票价格在除权除息后仍能保持连续性，便于分析和比较。

在实际中，常见的复权算法有前复权算法和后复权算法。

前复权算法（Forward Adjustment）：利用股票除权除息前的价格作为参考，根据除权比例进行调整，使得除权后的价格与除权前的价格保持一致。

具体计算公式如下：
复权后价格 = 复权前价格 * (1 + 除权系数)
后复权算法（Backward Adjustment）：利用股票除权除息后的价格作为参考，根据除权比例进行调整，使得除权前的价格与除权后的价格保持一致。

具体计算公式如下：
复权前价格 = 复权后价格 / (1 + 除权系数)
以下是一个使用Python实现复权算法的例子：
```python
import pandas as pd
# 假设有一个包含股票交易数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
'price': [100.0, 110.0, 120.0],
'factor': [1.0, 0.9, 0.8]})
# 后复权算法
def backward_adjustment(data):
data['adjusted_price'] = data['price'].values
for i in range(1, len(data)):
data.loc[i, 'adjusted_price'] = data.loc[i, 'adjusted_price'] / (1
+ data.loc[i-1, 'factor'])
return data
# 前复权算法
def forward_adjustment(data):
data['adjusted_price'] = data['price'].values
for i in range(len(data)-2, -1, -1):
data.loc[i, 'adjusted_price'] = data.loc[i, 'adjusted_price'] * (1
+ data.loc[i+1, 'factor'])
return data
# 后复权处理
data_back = backward_adjustment(data)
print(data_back)
# 前复权处理
data_forward = forward_adjustment(data)
print(data_forward)
```
以上代码中，将股票交易数据存储在DataFrame中，包括日期、价格和除权系数。

然后定义了两个函数`backward_adjustment`
和`forward_adjustment`，用于进行后复权和前复权处理。

后复
权处理将每日的价格除以对应的除权系数，使得除权前的价格与除权后的价格保持一致；前复权处理则是将每日的价格乘以下一个交易日的除权系数，使得除权后的价格与除权前的价格
保持一致。

最后分别对数据进行后复权和前复权处理，并打印处理后的结果。