pandas

Я уже давно использую для бектестов python и pandas. pandas это библиотека для работы с матрицами и её прелесть в том, что она оперирует векторами и работает ГОРАЗДО быстрее, чем обычные циклы. Для того, чтобы сохранить это достоинство при бектестах я использую логарифмическую доходность (log-return на английском). Не ручаюсь за русские термины, так как узнал про них из англоязычных статей. Написанное ниже не истина в первой инстанции, а моя попытка разобраться как это всё работает чтобы применять на практике. Если я не прав, напишите. Я хоть и защищал кандидатскую диссертацию, но не по математике или экономике.

Немного теории

Логарифмическая доходность — разница стоимости актива в разные промежутки времени в процентах. Рассчитываеся по такой формуле:  



Формула для расчёта логарифмической доходности, логарифм натуральный

Теперь на примере акций теслы. Цена по дням:  

( Читать дальше )

Продолжаем качать Питоном и изучать статистику ООН по сельскому хозяйству. На это раз — поголовье домашних животных.
http://www.fao.org/faostat/en/#data/QA
Скрипт скачивает данные, анализирует, отсылает в гугл для перевода и записывает результаты в файл rank.txt. Он появится сам в папке, где вы положите скрипт.
---
В файл записывается это:

Russian Federation has the 6 place in the world in the number of Beehives
Российская Федерация занимает 6 место в мире по количеству ульев
Russian Federation has the 6 place in the world in the number of Ducks
Российская Федерация занимает 6 место в мире по количеству уток
Russian Federation has the 7 place in the world in the number of Geese and guinea fowls
Российская Федерация занимает 7 место в мире по количеству гусей и цесарок
Russian Federation has the 7 place in the world in the number of Pigs
Российская Федерация занимает 7 место в мире по количеству свиней
Russian Federation has the 7 place in the world in the number of Rabbits and hares
Российская Федерация занимает 7 место в мире по количеству кроликов и зайцев
Russian Federation has the 9 place in the world in the number of Chickens
Российская Федерация занимает 9 место в мире по количеству цыплят
Russian Federation has the 9 place in the world in the number of Horses
Российская Федерация занимает 9 место в мире по количеству лошадей
Russian Federation has the 10 place in the world in the number of Turkeys
Российская Федерация занимает 10 место в мире по количеству индеек
Russian Federation has the 16 place in the world in the number of Sheep
Российская Федерация занимает 16 место в мире по количеству овец
Russian Federation has the 18 place in the world in the number of Cattle
Российская Федерация занимает 18 место в мире по количеству крупного рогатого скота

( Читать дальше )

В статье "Грааль, которые вы так долго искали" даётся алгоритм торговли:

• если клоуз больше предыдущего клоуза, то покупаем (лонг) на закрытии сессии,
• если клоуз меньше предыдущего клоуза, то продаем (шорт) на закрытии сессии.

Работаем на месячном таймфрейме.

Сейчас изучаю Python и Pandas и хотелось применить знания на каких-то реальных данных. Вот случай подвернулся. 

Выводы

Тестировал на данных по Газпрому (с 3.03.2010 по 20.05.2020) и Сбербанку пр. (с 21.11.2011 по 20.05.2020).
Отношение текущей стоимости портфеля к общей вложенной сумме: у Газпрома — 1,27, у Сбербанка пр. — 2,08.

Предварительные замечания 

Собрал данные для Сбербанк пр из Yahoo Finance (дневки). 
Написал код Pandas + Python. Это пока всё, чем владею на текущих момент, и то владею так себе. 
Pandas для преобразования таблицы с Yahoo Finance и обрезки ненужных столбцов. Python для прогонки алгоритма. 
Дивиденды учитывались в том случае, если на дату отсечки в портфеле были акции, если акций в портфеле не было, то дивиденды не учитывались. Дивиденды учитывались с учётом налога 13%.

( Читать дальше )

В одном из предыдущих постов писал про Google Colab — бесплатный доступ к интерактивной среде Jupyter Notebook на языке Python с кучей библиотек для анализа данных (и самой популярной — Pandas: обучалки-введение).
   Низкий порог входа в мир серьёзного анализа данных -тем и привлекателен этот зоопарк. Несколько строк кода и уже можно анализировать-смотреть данные (акции, облигации, фьючи, макро).

   Если вы пробовали писать скрипты в Excel, кастомные индикаторы в Мультичартсах или Метастоках, то освоить язык Python в интерактивной среде Jupyter Notebook (Google Colab — даёт бесплатный доступ) — посильное занятие.
   Для американского рынка есть библиотека (-ки), которые позволяют подкачать биржевые и экономические данные — я писал об этом. Кстати к 

( Читать дальше )