Привет! Сегодня не про результаты, а про методы. Закончил писать базовый функционал библиотеки для количественных исследований. Вот что из него можно выжать:

• Моделирование портфелей по кросс-секции и временным рядам;
• Квантильная методика формирования портфелей в % от выборки или фиксированное число инструментов;
• Возможность гибко задавать веса в портфеле по дополнительному фактору (почти smart beta);
• Можно вырывать данные для аналитики на каждом промежуточном этапе: сделки, размер позиций, комиссии, доходность портфелей;
• Возможность относительно точно учесть комиссионные расходы;
• Пока самая простая визуализация и метрики.

Как выглядит итоговая отрисовка:

Небольшая предыстория или зачем писать свой тестер

Не являясь базовым программистом, я пользовался готовыми решениями для бэктестов и особенно долго засиживался на платформе Quantopian. В прошлом году компания не получила нового транша от инвесторов и объявила о закрытии. Вместе с ней сгинул и весь написанный код, а знания синтаксиса несуществующей платформы близки по полезности к 1С-программированию при переезде в долину.
Поработав с другими сервисами, понял, что их существенные недостатки можно разделить на 3 группы:

Прямой доступ к бирже

Введение

• Mean-Variance
• Hierarchical Risk Parity (созданный Маркусом Лопезом де Прадо)
• Critical Line Algorithm (говаривают метод специально для оптимизации портфелей придуман)
• Efficient Frontier with nonconvex optimizer (нашел в примерах питоновского пакета, добавил для кучи)

• LSTM (модель предложенная китайцами, из предыдущего поста)
• Trained LSTM (обученная модель на истории, предсказывает распределение на следующие 22 дня)

Раз тут подняли эту тему, даю ссылку для просветления от одного известного автора