Finance Lib с методом оптимизации портфеля в python - PullRequest
5 голосов
/ 07 ноября 2010

Я ищу финансовую библиотеку на python, которая предлагает метод, похожий на MATLAB portalloc .Он используется для оптимизации портфеля.

Ответы [ 4 ]

3 голосов
/ 08 ноября 2010

Если вы знаете линейную алгебру, существует простая функция для решения задачи оптимизации, которую должна поддерживать любая библиотека.К сожалению, с тех пор, как я ее исследовал, прошло так много времени, что я не могу сказать вам ни формулу, ни библиотеку, которая ее поддерживает, но небольшое исследование должно выявить ее.Суть в том, что подойдет любая библиотека линейной алгебры.

Обновление:

Вот цитата из найденного мной поста.

В некоторых исследованиях говорится, что "значит"Оптимизация портфеля отклонений »может дать хорошие результаты.Я обсуждал это в сообщении

. Для реализации этого подхода необходим ввод данных - ковариационная матрица доходностей, для которой требуются исторические цены акций, которые можно получить, используя «Python grabber» http://www.openvest.org/Databases/ovpyq.

Для ожидаемой доходности - ммм.В одной из цитируемых мной работ было обнаружено, что допущение одинаковой ожидаемой доходности всех акций может дать разумные результаты.

Затем необходим решатель "квадратичного программирования", который, похоже, обрабатывается пакетом CVXOPT Python.

Если кто-то реализует подход в Python, я был бы рад услышать об этом.

В R есть пакет "backtest" (пакет статистики с открытым исходным кодом, вызываемый из Python) http://cran.r -project.org / web / packages / backtest / index.html"для изучения основанных на портфеле гипотез о финансовых инструментах (акции, облигации, свопы, опционы и т. д.)."

0 голосов
/ 24 июня 2015

Python реализации некоторых типичных оптимизаций портфеля можно найти в https://github.com/czielinski/portfolioopt. Соответствующие квадратичные программы решаются с использованием библиотеки CVXOPT (Отказ от ответственности: это мой собственный репозиторий GitHub.)

0 голосов
/ 28 ноября 2014

Если вы знаете, как определить вашу целевую функцию. Вы можете использовать Numpy для решения практически любой задачи оптимизации портфеля.

0 голосов
/ 07 ноября 2010

Возможно, вы можете использовать эту библиотеку (statlib) или one (Mystic), чтобы помочь вам.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...