Публикации по теме 'trading'


Простая оптимизация портфеля акций с помощью PyPortfolioOpt в Python
Как получить данные об акциях, проанализировать их и использовать PyPortfolioOpt для оптимизации портфеля для достижения максимального коэффициента Шарпа В этой статье мы будем получать цены акций для компаний, которые мы заинтересованы включить в наш портфель. Затем мы проведем некоторый анализ, чтобы представить понятия доходности, волатильности, коэффициента Шарпа, современной теории портфеля и эффективной границы. Наконец мы воспользуемся библиотекой PyPortfolioOpt для..
Создайте собственное веб-приложение Stock Portfolio Optimizer с помощью Streamlit
Введите биржевые котировки в приложение и позвольте ему выполнить свою работу, а также разверните веб-приложение в Интернете. В предыдущей статье я подробно объяснил, как легко получить биржевые данные, проанализировать их и использовать библиотеку PyPortfolioOpt для оптимизации портфеля для достижения максимального коэффициента Шарпа. Сегодня мы расширим эту статью и объединим все в веб-приложение. Я рекомендую вам прочитать эту статью для более подробной информации о том, как все..
Создание кросс-торговой стратегии скользящих средних в Python.
Кодирование стратегии скользящих средних с нуля на Python. Наиболее простой стратегией следования за трендом является пересечение скользящих средних разных периодов, поскольку это может сигнализировать о потенциальном изменении общего тренда. Интуитивно это хорошая стратегия, но нам всегда нужно подкреплять свою интуицию цифрами.
Анализ настроений при торговле с текстовыми данными Reddit
В этой статье я исследую использование данных настроений Reddit для информирования торговых стратегий. Я определяю настроения рынка двумя способами, используя сабреддит wallstreetbets: Сбор комментариев из материалов ежедневных обсуждений с последующим запуском модели настроений VADER для оценки общих ежедневных положительных / отрицательных настроений. Ежедневный сбор всех заголовков материалов и оценка ежедневных бычьих / медвежьих настроений с помощью анализа ключевых слов ...
Блокноты Jupyter и модели биржевой торговли
Модели фондовой торговли могут выглядеть заманчиво, проверка их на исторических данных часто показывает менее многообещающую реальность. А иногда выходные данные модели сами по себе являются материалом для модели с любопытной корреляцией с фактическими данными. Несколько месяцев назад мое внимание привлекла статья о модели торговли акциями, и хотя поначалу она казалась несущественной, со временем она начала меня беспокоить. Почему? Потому что его сигналы давали интересные..
Эволюция статистического арбитража: появление альтернативных данных и более короткие периоды владения
Количественная торговля долгое время основывалась на статистическом арбитраже, который использует сложные математические модели для выявления и использования мимолетных ценовых различий между связанными финансовыми активами. За последнее десятилетие, как хедхантер, специализирующийся в этой области, я наблюдал значительные сдвиги в ландшафте торговли статистическими арбитражами, при этом на первый план выходят две заметные тенденции: растущее использование альтернативных данных и..
Торговая аналитика с финансовыми KPI
ПРЕДИСЛОВИЕ В серии статей я бы протестировал анализ данных о торговле акциями из S&P 500 без временных рядов. Этот подход основан на том, что данные с финансовых рынков рассматриваются как оценка производительности, а не как сезонные колебания. Мы будем искать конкретные моменты, когда справедливая оценка (рассчитанная по нашей модели) отличается от рыночной стоимости, чтобы мы могли купить дешево или продать дорого. Этот метод не будет работать на краткосрочных сделках, но может..