Instrumente de analiză a portofoliului

Introducere în analiza portofoliului în Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Instrumente profesionale de analiză a portofoliului

Captură de ecran a unui instrument profesional de management al portofoliului

Backtesting-ul strategiei

Backtesting: aplicați strategia pe date istorice pentru a vedea performanța trecută
Strategia funcționează pe date istorice: nu garantează performanță bună pe date viitoare -> piețele se schimbă

Rezultate backtesting al portofoliului comparate cu un indice

Instrumentul pyfolio de la Quantopian

$ $

Logo Quantopian

$ $ Logo Pyfolio

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

Analiză de performanță și risc în 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')

Raportul tear sheet din Pyfolio

Tabel de randamente în raportul Pyfolio

Rata Sharpe mobilă în raportul Pyfolio

Grafic drawdown în raportul Pyfolio

Dețineri și expuneri în 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)

Rezultatele raportului de expunere

Top 10 poziții în raportul Pyfolio

$ $

Alocare pe sectoare în raportul Pyfolio

Să exersăm!

Introducere în analiza portofoliului în Python