Сфера финансов всегда управлялась данными, и с появлением технологий объем доступных данных вырос в геометрической прогрессии.

Python стал популярным инструментом для финансового анализа и алго-трейдинга благодаря своей простоте и обширной экосистеме доступных библиотек.

В этом посте мы попробуем посмотреть, как мы можем использовать Python для финансового анализа и алгоритмической торговли.

Одна из самых популярных библиотек для финансового анализа на Python — Pandas. Он предоставляет мощные структуры данных и инструменты анализа данных, которые упрощают манипулирование и визуализацию финансовых данных. Например, вы можете использовать Pandas для загрузки CSV-файла цен на акции и выполнения вычислений, таких как расчет скользящих средних или выявление тенденций.

import pandas as pd

# load stock prices from a csv file
df = pd.read_csv("stock_prices.csv")

# calculate 20-day moving average
df["20d_ma"] = df["close"].rolling(window=20).mean()

# print the dataframe
print(df)

Еще одна важная библиотека для финансового анализа в Python — NumPy. Он обеспечивает поддержку многомерных массивов и математических функций, которые необходимы для выполнения сложных вычислений, таких как моделирование методом Монте-Карло или расчет стоимости, подверженной риску.

import numpy as np

# define a portfolio of stocks and their respective weights
portfolio = {"stock1": 0.4, "stock2": 0.3, "stock3": 0.3}

# calculate the expected return of the portfolio
expected_return = np.dot(portfolio.values(), expected_returns)

# calculate the volatility of the portfolio
cov_matrix = np.cov(returns)
volatility = np.sqrt(np.dot(portfolio.values(), np.dot(cov_matrix, portfolio.values())))

После того, как вы выполнили необходимый анализ, вы можете использовать библиотеку Backtrader для тестирования своих торговых стратегий и оценки их эффективности. Backtrader позволяет легко определять и тестировать торговые стратегии с помощью простого и интуитивно понятного интерфейса.

from backtrader import Strategy, indicators

# define a simple strategy that buys when the 50-day moving average crosses above the 200-day moving average
class MovingAverageCrossStrategy(Strategy):
    def __init__(self):
        self.fast_ma = indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=50)
        self.slow_ma = indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=200)

    def next(self):
        if self.fast_ma > self.slow_ma:
            self.buy()

Для алго-трейдинга вы можете использовать Interactive Brokers API для подключения к брокерскому счету и автоматического совершения сделок. Библиотека ib_insync предоставляет оболочку Python для Interactive Brokers API и упрощает создание и запуск алгоритмических торговых стратегий.

from ib_insync import IB, util

# connect to the Interactive Brokers API
ib = IB()
ib.connect('127.0.0.1', 7497, clientId=1)

# place an order to buy 100 shares of a stock
order = ib.placeOrder(contract, ib.OrderType.LMT, size=100, limitPrice=10)
util.waitOnUpdate(order)

# check the status of the order
print(order.status)

# disconnect from the Interactive Brokers API
ib.disconnect()

В заключение следует отметить, что Python предоставляет мощную и гибкую среду для финансового анализа и алго-трейдинга. С помощью таких библиотек, как Pandas, NumPy, Backtrader и ib_insync, легко манипулировать и анализировать финансовые данные, тестировать торговые стратегии и даже автоматически совершать сделки. Обладая небольшим знанием Python, вы сможете принимать решения на основе данных, автоматизировать свою торговлю и потенциально увеличить свою прибыль.

Надеюсь, вам понравился этот пост и вы узнали что-то новое сегодня :)