Інструменти аналізу портфеля

Вступ до Portfolio Analysis у Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Професійні інструменти аналізу портфеля

Знімок екрана професійного інструмента для керування портфелем

Бектестинг вашої стратегії

Back-testing: запустіть стратегію на історичних даних і подивіться її результати
Працює на історії ≠ гарантія майбутніх результатів → ринки змінюються

Результати бектесту портфеля порівняно з індексом

Інструмент pyfolio від Quantopian

$ $

Логотип Quantopian

$ $ Логотип Pyfolio

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

Аналіз ефективності та ризику в 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')

Звіт Pyfolio (tear sheet)

Таблиця дохідності у звіті Pyfolio (tear sheet)

Ковзний коефіцієнт Шарпа у звіті Pyfolio

Графік просідань у звіті Pyfolio

Позиції та експозиції в 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)

Результати звіту про експозицію

Топ-10 позицій у звіті Pyfolio

$ $

Розподіл за секторами у звіті Pyfolio

Давайте потренуємось!

Вступ до Portfolio Analysis у Python