如何用python语言输出流动比率？

流动比率是财务分析中的一个指标，表示企业流动资产相对于流动负债的能力。可以使用Python来计算流动比率。以下是一个简单的Python程序，可以计算并输出流动比率：

# 定义变量

current_assets = 1000000 # 流动资产

current_liabilities = 500000 # 流动负债

# 计算流动比率

current_ratio = current_assets / current_liabilities

# 输出结果

print("当前流动比率为：", current_ratio)

在上述程序中，我们先定义了流动资产和流动负债的数值，然后通过除法计算得到流动比率，最后使用print函数输出结果。请注意，上述代码中的数字是示例数据，实际应用中应当根据具体情况进行修改。

目标的个数÷总数×100%。例如100个桃子中有40个成熟的。那么成熟桃子所占的百分比就是40÷100×100%=40%。百分数是表示一个数是另一个数的百分之几，也叫百分率或百分比。百分数通常不会写成分数的形式，而采用符号“%”（百分号）来表示。

百分数是一种能反映出一个数在一个整体中所占比例的方法。要计算百分数，把某整体看成是100%。 例如有10个苹果(=100%)。如果吃了2个苹果，则用户就吃掉了2/10 × 100% = 20%，剩下的就只有原来苹果数的80%。

扩展资料：

注意事项：

1、比例是一个总体中各个部分的数量占总体数量的比重，通常反映总体的构成和结构。

2、比例是将总体中各个部分的数值都变成同一个基数，也就是都以1为基数，这样就可以对不同类别的数值进行比较了。

3、将比例乘以100就是百分率、百分比或百分数，即将对比的基数抽象化为100而计算出来的，用%表示，表示每100个分母中拥有多少个分子。

4、把小数化成百分数，只要把小数点向右移动两位，同时在后面添上百分号。其实把小数化成百分数，只要把这个小数乘以100%即可。

参考资料来源：百度百科-比率

参考资料来源：百度百科-百分比

本程序为Ernest Chen所著Quantitative Trading中文版书中42页中例子，书中主要介绍了如何使用Excel和matlab来实现夏普比率与计算最大回撤和最大回撤时间的方法，python作为一种开源语言，能够实现matlab的相同功能，并能写交易程序，因此采用python实现了书中功能，作为练手

#计算夏普率与回撤与回撤时间

#第一次完成于2016/5/24

import pandas as pd

import numpy as np

import math

import matplotlib.pyplot as plt

#读取sheet1中的内容，存放在data中，数据类型为DataFrame

data = pd.ExcelFile('example3_4.xls')

data = data.parse('Sheet2')

#计算日收益率(G3-G2)/G2

data['return']=(data['Adj Close'].shift(-1)-data['Adj Close'])/data['Adj Close']

#计算超额回报率

data['exReturn']=data['return']-0.04/252

#计算夏普比率

sharperatio=math.sqrt(252)*data['exReturn'].mean()/data['exReturn'].std()

print('该策略的夏普率为： ', sharperatio)

data['Adj Close'].plot()

#计算累积收益率cumret=(1+return).cumsum

data['cumret']=np.cumprod(1+data['exReturn'])-1

fig = plt.figure()

data['cumret'].plot()

#计算累积最大收益率,最大回撤，累积最长回撤时间

Max_cumret=np.zeros(len(data))

retracement=np.zeros(len(data))

Re_date=np.zeros(len(data))

for i in range(len(data)):

#计算累积最大收益率

if i==0:

Max_cumret[0]=data['cumret'][0]

retracement[0]=(1+Max_cumret[0])/(1+data['cumret'][0])-1

else:

#计算累积最大收益率

Max_cumret[i]=max(Max_cumret[i-1],data['cumret'][i])

#计算策略回撤

retracement[i]=float((1+Max_cumret[i])/(1+data['cumret'][i])-1)

#计算最大回撤时间

if retracement[i]==0:

Re_date[i]=0

else:

Re_date[i]=Re_date[i-1]+1

#计算最最大回撤幅度

retracement=np.nan_to_num(retracement)

Max_re=retracement.max()

#计算最大回撤时间

Max_reDate=Re_date.max()

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