Мы создали библиотеку yapo для финансовых вычислений и анализа финансовых и экономических данных.
Сегодня библиотека умеет:
- Работа с временными данными финансовых активов (Time Series с метаинформацией)
- Вычисления накопленной доходности и среднегодовой доходности
- Вычисления доходности скорректированной на размер инфляции (реальная доходность)
- Вычисление риска активов (стандартное отклонение)
- Составление инвестиционных портфелей (комбинация временных рядов для различных активов)
- Вычисление индекса доходности российских депозитов TOP-10 (OKID10 – доступен через виджет)
- Оптимизация инвестиционных портфелей и построение границы эффективности
- Расчет корреляции активов и индексов
- Альтернативные варианты для расчета риска: VaR, CVaR, Полудисперсия
- Вычисление ошибки следования для индексного фонда
- Вычисление коэффициента бета
- Применение метода Монте-Карло для финансовых временные рядов
- Вычисление доходности к погашению и дюрации для облигаций
- Вычисление Adjusted Close (учет сплитов, дивидендов и купонов в цене закрытия)
- Учет пополнений/снятий денег для инвестиционных портфелей
Библиотека позволяет через API бесплатно работать с нашей базой финансовых и экономических данных. Собирали ее буквально “с мира по нитке”. Сегодня в базе есть:
- Исторические данные для всех акций и ETF, доступных на следующих биржах: NYSE, NASDAQ, CBOE (США), MICEX (Россия)
- Взаимные фонды США
- Наиболее важные ценовые индексы и индексы полной доходности
- Паевые инвестиционные фонды (ПИФ)
- Курсы валют ЦБ (Рубль, Евро, Доллар США)
- Инфляция (США, ЕС, Россия)
- Ставки максимальной процентной ставки TOP-10 банков России
Библиотека на PyPi: https://pypi.org/project/yapo/
Репозитарий на GitHub: https://github.com/okama-io/yapo
Небольшой фронтэнд на Angular 2 (для демонстрации возможностей библиотеки): https://okama.io
Установка (Python 3.6+):
pip install yapo
(есть примеры использования)
Приветствуются все заинтересованные в использовании библиотеки и помощи в дальнейшей разработке.