设计程序代码，用来评估某一年中所有上市的新股

Question

设计程序代码，用来评估某一年中所有上市的新股，在上市后最初的60个交易日内，平均的走势情况是怎样的？

提示：

1）上市的第一天来确定所属年份；

2）平均的走势，需要计算每天的平均(对数)收益率，再计算(对数收益率)累计和；

利用这段代码：

1）分别画出2011~2020年，各年的评估结果曲线；

2）并尝试画出：以年份为横轴，天数为纵轴(共60天)，走势为高度的，三维曲面图；

Answer 1

参考GPT和自己的思路：

首先，针对这个问题，我们需要收集某一年中所有上市的新股的交易数据，包括每一天的收盘价等信息。然后，我们可以使用 Python 等编程语言编写程序，按照提供的提示来设计程序代码来评估这些新股在上市后最初的60个交易日内的平均走势情况。

在程序设计中，我们可以使用如下的步骤：

1. 读取交易数据: 使用 Pandas 库来读取收集到的交易数据；

2. 确定所属年份: 每一年的新股流通时间不同，所以需要通过交易数据中的日期来确定每只新股的所属年份；

3. 计算平均走势: 对于每只新股，在其上市后的60个交易日内，计算每个交易日的(对数)收益率，并计算累计(对数)收益率，最后计算平均的(对数)收益率；

4. 绘制评估结果曲线: 对于每一年，对所有新股的平均走势进行平均，然后将每一年的评估结果绘制在同一张图上，以观察每年的走势情况；

5. 绘制三维曲面图: 将年份作为横轴，天数作为纵轴，平均(对数)收益率作为高度，创建三维曲面图，以更加生动地展示每年的走势情况。

在以上的步骤中，计算平均走势时需要用到对数收益率，这是因为对数收益率更好地反映股票价格的变化趋势，同时能避免数据的过度波动性。

最后，针对问题的第一个要求，可以分别绘制2011~2020年的评估结果曲线，如下图所示：

对于问题的第二个要求，可以绘制年份、天数和走势的三维曲面图，如下图所示：