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目录

任务一：风险计量指标计算与分析

1. 数据准备

2. 指标定义

3. 计算步骤

4. 代码实现

5. 经济意义与模型算法分析

任务二：系统性风险预测的模型构建

1. 风险计量指标设计

2. 模型构建

3. 数据准备

4. 代码实现

5. 经济意义与模型分析

任务三：事前风控体系构建

1. 风控体系设计思路

2. 代码实现

3. 风控体系的经济意义与分析

任务四：合理收益预期设定

1. 思路设计

2. 代码实现

3. 经济意义与分析

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任务一：风险计量指标计算与分析

4. 代码实现

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设数据文件名为 'hs300_data.csv'
# 读取数据
data = pd.read_csv('hs300_data.csv')  # 请根据实际数据路径修改

# 数据预处理
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])  # 假设数据中有日期列
data.set_index('Date', inplace=True)

# 1. 计算沪深300个股平均收益率
# 计算每日收益率
data['R