前後復權

看了篇前後復權的問答，鏈接如下
作者：邵洛克
鏈接：https://www.zhihu.com/question/31004373/answer/242862540

思考：股價對標的是單位股本的權益價值，所持權益價值=持股數量*單位股本的權益價值，所持權益價值本身應是一條連續的曲線，不復權圖表上出現的缺口前後，所持權益價值並未發生改變，實際往往是缺口後持股數量↑，單位股本的權益價值↓。

故前復權即以除權日的總股本數量爲基準，對除權日以前的單位股本的權益價值進行修正，
後復權即以除權日之前的總股本數量爲基準，對除權日以後的單位股本的權益價值進行修正。

知乎有人這樣舉例，你手裏有1塊錢，你爸說，這一塊錢在我那時候，一分錢都不如。這是前復權。
你爺爺聽到了，感慨的說，我那時候一塊錢，到你們這時候，起碼值100塊。這是後復權。
你很無感，走出家門，踏上公交車，投幣，一元。這是不復權。

給了我啓發，貨幣政策中，貨幣投放就是比持幣人權益的稀釋，如果將手中持有的單位幣值當做股價，我們就可以對它進行復權觀察。
收集1978-2020年的M0數據，如下圖所示。

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()
sns.set_style()

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標籤
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負號


#讀取data數據
df_data = pd.read_excel (r'./Desktop/貨幣供應量(1978.1-2020.3)_宏觀數據_新浪財經.xlsx', sheet_name=0, header=2,index_col=None, na_values = [ 'NA' ])
mo=df_data.iloc[:,5]
time=df_data.統計時間

fig = plt.figure()
ax =plt.axes()
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5))
sns.lineplot(time,mo)
plt.savefig('hah.png',bbox_inches='tight',dpi=fig.dpi,pad_inches=0.0)
plt.show()

對數座標下的K線圖則是。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()
import matplotlib.ticker as ticker
import mpl_finance as mpf
import numpy as np
sns.set_style()

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標籤
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負號

data=pd.read_csv(u'.n/Desktop/M0_data.csv',usecols=['date','open','close','high','low','volume'])
data[data['volume']==0]=np.nan


# 生成橫軸的刻度名字
date_tickers=data.date.values

weekday_quotes=[tuple([i]+list(quote[1:])) for i,quote in enumerate(data.values)]
# print weekday_quotes

fig,ax=plt.subplots()
ax.invert_xaxis()
ax.set_yscale("log")
plt.xticks(rotation=30)
plt.xlabel(u'統計時間')
plt.ylabel(u'流通中現金(M0)(億元)統計時間')


def format_date(x,pos=None):
    if x<0 or x>len(date_tickers)-1:
        return ''
    return date_tickers[int(x)]

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
ax.grid(True)

# fig.autofmt_xdate()

mpf.candlestick_ochl(ax,weekday_quotes,colordown='#53c156', colorup='#ff1717',width=0.2)
plt.show()

如果將2019年1月作爲基準年，假設貨幣總權益價值不變的條件下，對1萬塊單位貨幣進行前復權，我們可以看到在過去近40年間，與基準年單位貨幣實際權益相當的貨幣價格。到1978年大概對應幣值是30塊錢。

然後再將1978年1月作爲基準年，假設貨幣總權益價值不變的條件下，對1萬塊單位貨幣進行後復權，我們同樣可以看到在過去近40年間，與基準年單位貨幣實際權益相當的貨幣價格。到2020年大概對應幣值是350萬。