Ferramentas de análise de portfólio

Introdução à Análise de Portfólios em Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Ferramentas profissionais de análise de portfólio

Captura de tela de ferramenta profissional de gestão de portfólio

Backtesting da sua estratégia

Backtesting: rode sua estratégia em dados históricos e veja o desempenho
Funcionar no passado não garante futuro: mercados mudam

Resultados de backtest do portfólio comparados a um índice

Pyfolio da Quantopian

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Logo da Quantopian

$ $ Logo do Pyfolio

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

Análise de performance e risco no 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')

Tear sheet do Pyfolio

Tabela de retornos na saída da tear sheet do Pyfolio

Sharpe móvel na saída da tear sheet do Pyfolio

Gráfico de drawdown na saída da tear sheet do Pyfolio

Posições e exposições no 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 da tear sheet de exposição

Top 10 posições na saída da tear sheet do Pyfolio

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Alocação por setor na saída da tear sheet do Pyfolio

Vamos praticar!

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