小编myk*_*yke的帖子

雅虎财经显然是这样计算调整后收盘股价的：

https://help.yahoo.com/kb/adjusted-close-sln28256.html

由此，我了解到，恒定因子适用于未调整的价格，并且该因子随着每次股息或分割事件而变化，这种情况应该不会经常发生。我应该能够通过将未调整的价格除以调整后的价格来推断出该因素。

然而，如果我用 AAPL 数据（使用 Python）验证这一点，我会得到令人困惑的结果：

import yfinance 
df =  yfinance.download("AAPL", start="2010-01-01", end="2019-12-31")
df["Factor"] = df["Close"] / df["Adj Close"]
print(df["Factor"].nunique(), df["Factor"].count())

其产生：2442 2516

因此，在大多数情况下，这个因素是不同的。但 AAPL 通常每年有 4 次股息事件，并在此期间进行股票分割，因此我预计大约有 40 个不同的因素，而不是 2442 个。

雅虎财经在上面的链接下提供的公式是否过于简化，或者我在这里遗漏了什么？

在我的实习中，我注意到我的一位同事通过这样做操纵了我的一个功能：

if isSinglesMatch:
    name1 = GetName(1, "BUG")
    name2 = GetName(2, "BUG")
else:
    name1 = GetName(1, "Short")
    name2 = GetName(2, "Short")

对此：

name1 = GetName(1, "BUG" if isSinglesMatch else "Short")
name2 = GetName(2, "BUG" if isSinglesMatch else "Short")

我看到他的代码更短，但是有没有像解释得更快的优势？保持我最初拥有的方式是不是很糟糕？在我看来，调试我的代码更容易（我在这个例子中遗漏了一些额外的变量赋值）。

实习期间没有人告诉我应该改变我做事的方式，我只是注意到我的同事喜欢这样做。