个人持仓资产净值曲线自动绘图程序（教学级量化投资原型）
内容包含免责声明和风险提示，不对接券商、不自动化交易、不推荐任何产品、无任何引流。
一、实际应用场景描述
在智能证券投资课程中，资产净值曲线（Equity Curve）是衡量投资表现的核心教学工具。
本程序适用于：
- 高校量化投资、证券实务课程实验
- 个人投资者交易复盘训练
- 投资策略可视化教学
- 长期资产管理意识培养
核心目标：
- 每日更新总资产
- 自动生成连续净值走势图
- 直观反映策略表现
- 强调历史数据展示，不做未来预测
✅ 不连接真实账户
✅ 不执行交易
✅ 仅作为教学与复盘工具
二、痛点引入（真实可感知）
痛点 表现
只看账户余额 忽略时间维度
缺乏连续性 无法看到完整走势
复盘困难 “什么时候赚的？什么时候亏的？”
工具过重 专业终端复杂
情绪干扰 容易被短期波动误导
👉 需要一个轻量、本地、可解释、可复现的资产曲线工具
三、核心逻辑讲解（工程视角）
1️⃣ 数据模型设计
DailyAsset
├── date 日期
└── total_asset 总资产
2️⃣ 净值计算逻辑
以初始资产为基准：
单位净值 = 当日总资产 / 初始总资产
这样曲线：
- 起点统一为 1.0
- 便于多策略对比
3️⃣ 自动绘图流程
读取历史资产数据
追加当日资产
计算单位净值
绘制折线图
保存图片
4️⃣ 设计原则
- 只展示，不评价
- 规则透明
- 可人工校验
四、Python 模块化代码（可直接运行）
📁 项目结构
equity_curve_plotter/
│
├── main.py
├── models.py
├── updater.py
├── plotter.py
├── storage.py
├── README.md
└── DISCLAIMER.md
✅ models.py（数据建模）
"""
models.py
每日资产数据模型
"""
class DailyAsset:
def __init__(self, date, total_asset):
self.date = date
self.total_asset = total_asset
✅ updater.py（资产更新）
"""
updater.py
每日资产更新逻辑
"""
from models import DailyAsset
def update_assets(existing, new_record):
existing.append(new_record)
return existing
✅ plotter.py（净值曲线绘图）
"""
plotter.py
资产净值曲线绘制
"""
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_equity_curve(assets):
dates = [a.date for a in assets]
nav = [a.total_asset / assets[0].total_asset for a in assets]
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(dates, nav, marker="o")
plt.axhline(y=1.0, color="gray", linestyle="--")
plt.title("个人持仓资产净值曲线")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("单位净值")
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.savefig("equity_curve.png")
plt.show()
✅ storage.py（本地存储）
"""
storage.py
JSON 本地存储
"""
import json
FILE_PATH = "daily_assets.json"
def save_assets(assets):
data = [a.__dict__ for a in assets]
with open(FILE_PATH, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
✅ main.py（交互入口）
"""
main.py
资产净值曲线自动绘图工具
"""
from models import DailyAsset
from updater import update_assets
from plotter import plot_equity_curve
from storage import save_assets
import json
def load_existing():
try:
with open("daily_assets.json", "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
return [DailyAsset(d["date"], d["total_asset"]) for d in data]
except FileNotFoundError:
return []
def main():
print("=== 资产净值曲线绘图工具（教学版） ===")
assets = load_existing()
date = input("今日日期（YYYY-MM-DD）：")
total = float(input("今日总资产："))
assets = update_assets(assets, DailyAsset(date, total))
plot_equity_curve(assets)
save_assets(assets)
print("✅ 净值曲线已更新")
if __name__ == "__main__":
main()
五、README 与使用说明
# 资产净值曲线自动绘图工具（教学版）
## 项目说明
每日更新总资产并生成连续净值走势图，用于投资复盘与教学演示。
## 使用方式
```bash
pip install matplotlib
python main.py
```
## 适用范围
- 量化投资课程
- 交易复盘训练
- 资产管理教学
## 注意事项
- 不连接真实账户
- 不执行交易
- 使用前请阅读 DISCLAIMER.md
六、DISCLAIMER.md（免责声明与风险提示）
# 免责声明与风险提示
## 免责声明
本程序仅供**教学与科研用途**，用于演示资产净值曲线绘制方法。
作者不提供任何投资建议，不推荐任何资产，不承诺任何收益。
## 风险提示
1. 历史曲线不代表未来表现
2. 净值仅反映历史结果
3. 不考虑通胀与资金进出
4. 实盘请结合完整账户数据
使用本工具产生的任何后果，作者概不负责。
七、核心知识点卡片（教学向）
分类 内容
Python 类、JSON、Matplotlib
量化金融 净值曲线、绩效可视化
投资理念 长期视角、过程管理
工程思想 数据驱动、可视化
风险教育 曲线 ≠ 能力
可扩展性 可接入真实账户 API
八、总结（工程师视角）
这是一个完全中立、去营销化、可教学的原型系统：
✅ 不美化收益
✅ 不隐藏回撤
✅ 不伪装成业绩展示工具
它真正展示的是：
如何用 Python 把“零散的资产变化”转化为可观察、可反思、可改进的时间序列视图
本文代码仅供学习与技术交流，不构成任何投资建议，股市有风险，入市需谨慎！
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