Python 模拟股票投资：寻找最优组合策略

使用 Python 代码模拟投资两个股票，并根据历史数据找到最佳投资组合策略。

示例代码利用 yfinance 库获取股票数据，并使用简单策略选择涨幅最高的两只股票进行投资。

import pandas as pd
import yfinance as yf

# 设置要投资的股票代码
stock_symbols = ['AAPL', 'GOOG']

# 设置回测的时间范围
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2021-01-01'

# 获取股票价格数据
data = yf.download(stock_symbols, start=start_date, end=end_date)['Adj Close']

# 计算每只股票的涨幅
returns = data.pct_change()

# 计算每只股票在回测时间范围内的累计涨幅
cumulative_returns = (1 + returns).cumprod()

# 获取最近一天的涨幅数据
last_returns = returns.iloc[-1]

# 选择涨幅最高的两只股票
best_stocks = last_returns.nlargest(2)

# 输出最优股票代码和对应的涨幅
for stock_symbol, return_value in best_stocks.iteritems():
    print(f'股票代码：{stock_symbol}，涨幅：{return_value}')

请注意，以上代码使用了yfinance库来获取股票价格数据。在运行代码之前，请确保已经安装了该库，可以使用以下命令进行安装：

pip install yfinance

此外，代码中的投资策略仅仅是一个示例，实际的投资决策需要考虑更多的因素，例如公司基本面、行业前景等。