用程序指令 选择两个股票进行模拟找到最优投资决策

要选择两个股票进行模拟并找到最优投资决策，可以使用以下程序指令：

1. 导入必要的库和模块：

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

2. 读取股票市场数据：

stock1 = pd.read_csv('stock1.csv')
stock2 = pd.read_csv('stock2.csv')

3. 数据预处理和分析：

# 合并两个股票数据
merged_data = pd.merge(stock1, stock2, on='Date')

# 计算每日收益率
merged_data['Return1'] = merged_data['Close1'].pct_change()
merged_data['Return2'] = merged_data['Close2'].pct_change()

# 计算每个股票的平均收益率和风险
mean_return1 = merged_data['Return1'].mean()
mean_return2 = merged_data['Return2'].mean()
std_return1 = merged_data['Return1'].std()
std_return2 = merged_data['Return2'].std()

4. 模拟投资策略：

# 计算投资组合的收益率和风险
weights = np.array([0.5, 0.5])  # 设置股票权重
portfolio_return = np.dot(merged_data[['Return1', 'Return2']].mean(), weights)
portfolio_std = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(merged_data[['Return1', 'Return2']].cov(), weights)))

# 打印投资组合的收益率和风险
print("投资组合收益率：", portfolio_return)
print("投资组合风险：", portfolio_std)

5. 可视化结果：

# 绘制收益率和风险散点图
plt.scatter(merged_data['Return1'], merged_data['Return2'])
plt.xlabel('Stock 1 Return')
plt.ylabel('Stock 2 Return')
plt.title('Stock Returns')
plt.show()

请注意，上述代码仅为示例，并未完整实现一个完整的投资决策模拟程序。实际应用中，可能需要更多的数据分析和模型构建过程，以及更复杂的投资策略和决策逻辑。