Автоматизация - ключ к успешному инвестированию. Python и SQL приходят на помощь!

Как и любой исследователь-инвестор, я сталкиваюсь с необходимостью обрабатывать огромное количество различных данных, чтобы принять взвешенное инвестиционное решение.

И одна из самых трудоемких частей работы — это сбор данных, их систематизация и подготовка для работы. Конечно, очень хочется как можно больше автоматизировать данную работу, чтобы тратить на это как можно меньше времени.

Я уже рассказывал, что на самоизоляции осваивал Python, и демонстрировал, что мне удалось написать профессиональный инвестиционный калькулятор, который рассчитывает различные финансовые показатели и сравнивает между собой два актива. Кстати, в последней его версии я добавил возможность учета комиссий и налогов. Это позволяет намного легче сравнивать NET результаты для инвестора, особенно если в стратегии по ДУ есть вознаграждение управляющего за успех, а в ПИФах комиссия за приобретение и погашение паев.

Все первичные данные для сравнения приходилось формировать в ручном режиме — скачивать котировки в файл, потом их обрабатывать, и уже потом считать результаты. И даже немало известная программа HYDRa от STOCKSHARP, хоть и помогала в автоматизации данного процесса, но имела массу недостатков. К тому же после очередного большого обновления, зачастую приходилась настраивать в ней всё заново, что откровенно раздражало.

Идея завести свою базу данных была давно, и вот наконец дошли руки.

Что мне получилось сделать❓

✅ С помощью своего институтского друга, я «поднял» и настроил собственный SQL Server
✅ Научился с помощью Python работать с таблицами в SQL: читать, записывать, редактировать, добавлять данные и т.д.
✅ Нашел здесь — на Smart-lab.ru код для загрузки данных с сайта Finam, доработал его под свои нужды, и теперь в автоматическом режиме могу легко обновлять данные по нужным мне бумагам и контрактам в своем SQL
✅ Немного переписал свой инвестиционный калькулятор для работы с SQL

Все это раз в 10 сократило мои временные затраты на сбор данных и их подготовку к работе, высвободив массу времени для исследований. Кроме этого, теперь я могу с легкостью работать из любой точки Мира 😉
✅ Научиться загружать данные с yahoo finance и moex, чтобы лучше исследовать американский рынок и иметь альтернативные источники. Конечно, преобразовывать их в нужный мне формат.
✅ Переписать код на Matlab в моем инвестиционном бюллетене ABTRUST, чтобы также легко и просто забирать данные c SQL
✅ Добавить в SQL таблицы с характеристиками облигаций, поля финансовых отчетностей компаний, которые я использую для фундаментальной оценки акций, и различные показатели макро- и денежно кредитной статистики.

Скоро, я «одним нажатием» на кнопку смогу формировать любые отчеты, которые меня интересуют, а также намного легче смогу тестировать свои портфельные стратегии.

Удачных Вам инвестиций и интересных исследований❗️