您如何在 numpy(或其他库)中获取年度化合物 returns 的列表?
How do you get a list of annual compound returns in numpy (or other library)?
从 1000 美元开始。
投资 10 年,每年复利。
Return table 年度 returns,格式为 $xxx,xxx.00
无需编写新实现即可解决。 Pythonic 和简洁的现有 API 应该是可能的,因为这是地球上最常见的计算之一(也可能是其他行星)。
NumPy 中有一系列金融工具:请参阅 np.lib.financial
模块。
在这里,我想你想要fv
。文档中给出的示例如下:
What is the future value after 10 years of saving 0 now, with an additional monthly savings of 0. Assume the interest rate is 5% (annually) compounded monthly?
>>> np.fv(0.05/12, 10*12, -100, -100)
15692.928894335748`
如果任何输入值是数组,则返回值数组。要计算 10 年的年度余额(假设与示例相同),您可以这样写:
>>> np.fv(0.05/12, np.arange(0, 121, 10), -100, -100)
array([ 100. , 1123.20552614, 2189.85294226, 3301.78664596,
4460.92934179, 5669.28536592, 6928.94415193, 8242.08384379,
9610.97506218, 11037.98483075, 12525.58066907])
这没有您指定的 $xxx,xxx.00 格式,但调整 NumPy 的打印选项应该很简单,以获得令人满意的结果。
自 Numpy 1.20(2021 年 1 月 30 日)起,financial functions have been removed and the docs now points to the numpy-financial 库开始作为原始 numpy 函数的原始副本。
此替代库位于 numpy account on Github and has not been updated since October 2019。
个人建议:如果你不想加入额外的依赖,看代码就用,大多数函数在没有文档的情况下都是10行左右。不过要注意许可证限制。
从 1000 美元开始。
投资 10 年,每年复利。
Return table 年度 returns,格式为 $xxx,xxx.00
无需编写新实现即可解决。 Pythonic 和简洁的现有 API 应该是可能的,因为这是地球上最常见的计算之一(也可能是其他行星)。
NumPy 中有一系列金融工具:请参阅 np.lib.financial
模块。
在这里,我想你想要fv
。文档中给出的示例如下:
What is the future value after 10 years of saving 0 now, with an additional monthly savings of 0. Assume the interest rate is 5% (annually) compounded monthly?
>>> np.fv(0.05/12, 10*12, -100, -100)
15692.928894335748`
如果任何输入值是数组,则返回值数组。要计算 10 年的年度余额(假设与示例相同),您可以这样写:
>>> np.fv(0.05/12, np.arange(0, 121, 10), -100, -100)
array([ 100. , 1123.20552614, 2189.85294226, 3301.78664596,
4460.92934179, 5669.28536592, 6928.94415193, 8242.08384379,
9610.97506218, 11037.98483075, 12525.58066907])
这没有您指定的 $xxx,xxx.00 格式,但调整 NumPy 的打印选项应该很简单,以获得令人满意的结果。
自 Numpy 1.20(2021 年 1 月 30 日)起,financial functions have been removed and the docs now points to the numpy-financial 库开始作为原始 numpy 函数的原始副本。
此替代库位于 numpy account on Github and has not been updated since October 2019。
个人建议:如果你不想加入额外的依赖,看代码就用,大多数函数在没有文档的情况下都是10行左右。不过要注意许可证限制。