指數投資方式中有四種基本的方法，分別是定期定額、定期不定額、不定期定額和不定期不定額，這四種方式投資效果不同，對投資者的要求也不同，定期定額最簡單，但收益不算高，不定期不定額最復雜，對投資者的要求最高，特別是對情緒的要求非常高，同時收益也是最好的。

在上一篇《基于Python的指數基金量化投資- 指數投資技巧（一）定期定額》中已經介紹了定期定額的方式，這里接著介紹第而種定期不定額的情況喝量化的過程。

定期不定額還是按日、按周或者按月進行投資，但每次投資的資金不一樣，如果指數高就少買，如果指數低就多買，例如每周都會買入滬深300基金，當指數是3000的時候買入300塊，當指數是2000的時候買入600塊，當指數是1000的時候買入900塊，這樣相當于在低位買入了更多的份額，高位買入了更少的份額，這樣有利于在低于積累份額，在未來會獲得更多的收益，比第一種定期定額方案會更優。

下面通過用中證全指的數據進行量化測試來看看具體的過程。

具體的策略是下面的三個條件：

1）按周進行投資；

2）當估值為80%時投入400元，估值70%時投入600元，估值為60%時投入800元，估值50%時投入1000元，估值為40%時投入1200元，估值30%時投入1400元，估值為20%時投入1600元，估值10%時投入1800元，估值等于0%時投入2000元。

3）當估值高于80%時全倉賣出；

通過這種方式可以得到下面的量化結果。

圖中上半部分藍線是指數走勢，紅點是按周定投的位置，但是紅點不是一樣大的，指數位置越高紅點越小，指數位置越低紅點越大，表示低點買得多，高點買得少。而幾個紫色的點表示估值高于80%賣出的位置。

下半部分的圖表示總資產、已投入資金和持有基金份額，其中紅線時總資產，藍線是已投入資金，橙線是持有基金份額。開始階段不斷買入持有份額和總資產是重合的，隨著買入的增多同時指數上漲，紅線橙線逐步高于藍線，在2015年初左右估值高于80%則賣出，可以看見橙線變為0，也就是全倉賣出，然后紅線、藍線和橙線持續保持了一段時間的水平走勢，也就是這區間沒有任何投入，資產、資金和份額都沒有變化，接下來也有不同時期的買入和賣出。

最后可以看出投入的資金是447800元，整體資產是666224.42，收益是48.78%，比定期定額的收益高出了不少。

結果顯示定期不定額的投資效果要高于定期定額，接下來還會分享不定期定額和和不定期不定額來進行比較。

源碼

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math as mathname_index = 'lxr_1000002' name_index_g = 'g_lxr' all_data_index = pd.read_csv('./exportfile/indexDataAll/' + name_index + '.csv') all_data_index_g = pd.read_csv('./importfile/indexSeries/indexValuation/g/' + name_index_g + '.csv')calc_range = 2500 calc_gap = 5 data_index_p = all_data_index['close'].values[len(all_data_index['close']) - calc_range:len(all_data_index['close']):calc_gap] data_index_g = all_data_index_g['pe'].values[len(all_data_index_g['pe']) - calc_range:len(all_data_index_g['pe']):calc_gap] val_percentage_list = list()sell_flag_no_regular_no_quota = [0, 0] sell_flag_regular_quota = 0 sell_flag_regular_no_quota = 0 sell_flag_no_regular_quota = 0def RegularNoQuota(val_percentage, val_data_p, buy_cnt, buy_total_share):global sell_flag_regular_no_quotathd_valuation = [0.0, 0.10, 0.20, 0.30, 0.40, 0.50, 0.60, 0.70, 0.80]each_ratio = [2.0, 1.80, 1.60, 1.40, 1.20, 1.00, 0.80, 0.60, 0.40]if val_percentage == thd_valuation[0]:each_ratio_todo = each_ratio[0]elif thd_valuation[0] < val_percentage <= thd_valuation[1]:each_ratio_todo = each_ratio[1]elif thd_valuation[1] < val_percentage <= thd_valuation[2]:each_ratio_todo = each_ratio[2]elif thd_valuation[2] < val_percentage <= thd_valuation[3]:each_ratio_todo = each_ratio[3]elif thd_valuation[3] < val_percentage <= thd_valuation[4]:each_ratio_todo = each_ratio[4]elif thd_valuation[4] < val_percentage <= thd_valuation[5]:each_ratio_todo = each_ratio[5]elif thd_valuation[5] < val_percentage <= thd_valuation[6]:each_ratio_todo = each_ratio[6]elif thd_valuation[6] < val_percentage <= thd_valuation[7]:each_ratio_todo = each_ratio[7]elif thd_valuation[7] < val_percentage <= thd_valuation[8]:each_ratio_todo = each_ratio[8]else:each_ratio_todo = 0if each_ratio_todo > 0:sell_flag_regular_no_quota = 0buy_each_regular_quota = 1000 * each_ratio_todobuy_each_share = buy_each_regular_quota / val_data_pbuy_cnt = buy_cnt + buy_each_regular_quotaplot_y = val_data_pplot_x = iplot_flag = 1else:if sell_flag_regular_no_quota == 0:sell_flag_regular_no_quota = 1buy_each_share = -buy_total_sharebuy_total_share = 0plot_y = val_data_pplot_x = iplot_flag = -1else:buy_each_share = 0plot_y = val_data_pplot_x = iplot_flag = 0return buy_each_share, buy_cnt, [plot_flag, plot_x, plot_y], buy_total_sharegap = 5 # invest each week cnt = 0buy_each_share_regular_no_quota = np.zeros((len(data_index_p), 1)) buy_total_share_list_regular_no_quota = np.zeros((len(data_index_p), 1)) buy_total_money_list_regular_no_quota = np.zeros((len(data_index_p), 1)) buy_cnt_regular_no_quota = 0 plot_regular_no_quota = np.zeros((len(data_index_p), 3))# idx_start = 974 #2011-1-4 idx_start = 1 for i in range(len(data_index_p)):valuation_len = all_data_index_g['pe'].values[len(all_data_index['close']) - 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calc_range:len(all_data_index['close']):calc_gap].tolist() plt.xticks(range(len(plt_xticks),0,-math.floor(len(plt_xticks)/plt_gap)),plt_xticks[len(plt_xticks):0:-math.floor(len(plt_xticks)/plt_gap)],rotation=size_rotation) plt.tick_params(labelsize=size_label)plt.show()

文中用到的兩個文件下載鏈接: https://pan.baidu.com/s/14vRxb08jRIRPhM-_8i8W3A?pwd=iefi
提取碼: iefi
程序中用到的數據如果有問題，大家可以留言獲取也可以添加小將前行的微信xjqx_666進行獲取，歡迎大家一起交流溝通

課程參考：基于Python的量化指數基金投資

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于Python的指数基金量化投资 - 指数投资技巧（二）定期不定额的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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