对于如何使用这个模块做了一些简单的例子，主要是调用empyrical里面的函数计算相应的指标
import empyrical import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读取数据 returns=pd.read_csv( 'C:/code/empyrical/empyrical/empyrical/tests/test_data/returns.csv', names=[ 'date', 'rate']) returns[ 'rate']=returns[ 'rate']/ 100 rate=returns[ 'rate'] #计算相关的指标 print( '计算年化收益率', empyrical.annual_return(rate) ) print( '计算年化的波动率（标准差)', empyrical.annual_volatility(rate)) print( '画出累计收益图') empyrical.cum_returns(rate).plot() print( '计算夏普率', empyrical.sharpe_ratio(rate)) print( '计算时间序列的稳定程度', empyrical.stability_of_timeseries(rate))
接下来，继续学习逼格比较高的pyfolio,pyfolio也是quantpian公司出品的，并且调用了empyrical的分析结果，并且能够很好的画图展示结果，方便能够直观的分析策略的绩效和风险。
