Finance Lib con método de optimización de cartera en python

Question

Estoy buscando una biblioteca de finanzas en python que ofrezca un método similar al de MATLAB portalloc. Se usa para optimizar una cartera.

Answer 1

Si conoce el álgebra lineal, hay una función simple para resolver el problema de optimización que cualquier biblioteca debe admitir. Desafortunadamente, ha pasado tanto tiempo desde que investigué que no puedo decirte la fórmula ni una biblioteca que la respalde, pero un poco de investigación debería revelarla. El punto principal es que cualquier biblioteca de álgebra lineal debería hacer.

Actualización:

Aquí es una cita de un post que encontré.

Algunas investigaciones dicen que "la optimización de la cartera de media varianza" puede dar buenos resultados. He hablado de ello en un mensaje

Para aplicar este enfoque, una entrada necesaria es la matriz de covarianza de rendimientos, lo que requiere precios de las acciones históricas, que se puede obtener utilizando "capturador de cotización Python" http://www.openvest.org/Databases/ovpyq.

Para retornos esperados - hmmm. Uno de los documentos que cité encontró que suponiendo rendimientos esperados iguales de todas las acciones puede dar resultados razonables de .

Entonces uno necesita un solucionador de "programación cuadrática", que parece ser manejado por el paquete CVXOPT Python.

Si alguien implementa el enfoque en Python, estaría encantado de escuchar al respecto.

Hay un paquete "backtest" en R (estadísticas de código abierto paquete exigible desde Python) http://cran.r-project.org/web/packages/backtest/index.html "para explorar hipótesis basada en la cartera sobre instrumentos financieros (acciones, bonos, swaps, opciones, etc.)."

Answer 2

Quizás puedas usar este library (statlib) o este one (Mystic) para ayudarte.

Answer 3

Si sabe cómo definir su función objetivo. Puede usar Numpy para resolver casi cualquier problema de optimización de cartera.

Answer 4

Las implementaciones de Python de algunas optimizaciones de cartera típicas se pueden encontrar en https://github.com/czielinski/portfolioopt. Los programas cuadráticos correspondientes se están resolviendo utilizando la biblioteca CVXOPT. (Descargo de responsabilidad: este es mi propio repositorio GitHub.)