Herramientas de análisis de carteras

Introducción al análisis de carteras en Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Herramientas profesionales de análisis de carteras

Captura de herramienta profesional de gestión de carteras

Backtesting de tu estrategia

Backtesting: ejecuta tu estrategia en datos históricos y mira cómo habría rendido
Si funciona en histórico, no garantiza buen resultado futuro -> los mercados cambian

Resultados del backtest frente a un índice

Pyfolio de Quantopian

$ $

Logo de Quantopian

$ $ Logo de Pyfolio

¹ Github: https://github.com/quantopian/pyfolio

Análisis de rendimiento y riesgo en Pyfolio

# Install the package
!pip install pyfolio
# Import the package
import pyfolio as pf

# Read the data as a pandas series
returns=pd.Series(pd.read_csv('pf_returns.csv')
returns.index=pd.to_datetime(returns.index)

# Create a tear sheet on returns
pf.create_returns_tear_sheet(returns)

# If you have backtest and live data 
pf.create_returns_tear_sheet(returns, live_start_date='2018-03-01')

Informe (tear sheet) de Pyfolio

Tabla de rentabilidades en el informe de Pyfolio

Ratio de Sharpe rodante en el informe de Pyfolio

Gráfico de drawdown en el informe de Pyfolio

Posiciones y exposiciones en Pyfolio

# define our sector mappings
sect_map = {'COST': 'Consumer Goods',
            'INTC': 'Technology', 
            'CERN': 'Healthcare', 
            'GPS': 'Technology',
            'MMM': 'Construction', 
            'DELL': 'Technology', 
            'AMD': 'Technology'}

pf.create_position_tear_sheet(returns, positions, 
                             sector_mappings=sect_map)

Resultados de exposición

Top 10 posiciones en el informe de Pyfolio

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Asignación por sector en el informe de Pyfolio

¡Vamos a practicar!

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