Математика финансов для инвестиционных советников: Okama

Использование финансовых виджетов на okama.io в работе инвестиционного советника. Продвинутые функции библиотеки okama в Jupyter Notebooks. Что из расчетов пригодится инвестиционному советнику, а что его клиенту?
🕜 Содержание 🕜
0:00 Open source в финансах - уровень каменного века
2:15 Сходства и различия с Portfolio Visualizer ( portfoliovisualizer.com )
5:05 YCharts - проект с потрясающей визуализацией финансов
7:20 Структура проекта Okama: открытая база данных, библиотека на Python, интерфейсы
14:00 Финансовые данные: какие типы доступны
18:55 Финансовые виджеты на okama.io
19:00 Поиск по базе данных. Namespaces
22:33 Виджет Сравнение активов ( Compare Assets )
27:10 Доступные метрики доходности доходности и риска:
- Доходность с начала года ( YTD )
- Среднегодовая доходность
- Дивидендная доходность
- Стандартное отклонение доходности
- CVAR
- Просадки ( Drawdowns )
31:00 Использование логарифмической шкалы
31:35 Построение скользящих для доходности ( Rolling Return )
34:25 Реальная доходность
35:20 Матрица корреляции сравниваемых активов
36:40 Сравнение с бенчмарком
36:42 История изменения корреляции облигаций, акций США и золота
39:20 Сравнение биржевых фондов (ETF и БПИФ) по точности следованию индексу:
- Отставание от индекса ( Tracking Difference )
- Ошибка следования ( Tracking Error )
- Коэффициент бета ( Beta Coefficient )
48:25 Виджет Инвестиционный портфель
49:05 Выбор периода ребалансировки портфеля
54:07 Копирование URL ссылки на готовый портфель
55:15 Виджет Граница эффективности
55:30 Доходность: среднее арифметическое или среднее геометрическое?
55:55 Почему Гарри Марковиц считал доходность как среднее арифметическое?
57:45 Построение случайных портфелей по методу Монте-Карло
1:00:45 Карта переходов / Transition map в работе советника
1:10:23 Продвинутые математические функции okama в Jupyter Notebook
1:10:55 открытие блокнотов с примерами в Google Colab
1:20:26 Построение Границы эффективности с учетом ребалансировки порфеля
1:23:25 Другие примеры использования библиотеки okama в Jupyter Notebooks
1:25:50 Сравнение инвестиционных портфелей в Jupyter Notebooks
Ведущий: Сергей Кикевич
📌 ТИПЫ ДАННЫХ, ДОСТУПНЫЕ ПО API
➛ Биржевые активы
- История цен закрытия: Московская биржа, NYSE, NASDAQ, LSE, XFRA (Frankfurt Stock Exchange), XAMS (Euronext Amsterdam), TASE (Tel Aviv Stock Exchange) и др.
- Расчетная цена закрытия (Adjusted Close) с учетом реинвестиции дивидендов и сплитов
- История выплат дивидендов
➛ Внебиржевые активы
- Взаимные фонды (США)
- Паевые инвестиционные фонды (Россия)
- Цены на недвижимость (Россия)
➛ Валюты
- Курсы FX
- Курсы ЦБ России
- Криптовалюты
➛ Индексы и бенчмарки
- Биржевые индексы
- Индекс доходности банковских вкладов (OKID.INDX - Россия)
➛ Макроэкономические данные
- Инфляция (Россия, ЕС, США, Великобритания, Китай, Израиль)
- Ставки ЦБ (Россия, ЕС, США, Великобритания, Китай, Израиль)
- Ставки банков TOP 10, лучшие ставки банков (Россия)
- Даты глобальных финансовых кризисов
📌 ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ
➛ Репозиторий библиотеки на GitHub:
github.com/mbk-dev/okama
➛ How-to примеры применения okama на Jupyter Notebooks:
github.com/mbk-dev/okama/tree...
➛ Документация okama:
okama.readthedocs.io/
➛ Финансовые виджеты okama:
okama.io/
➛ Русскоязычный форум проекта:
community.okama.io/
➛ Англоязычный форум проекта:
github.com/mbk-dev/okama/disc...
📌 Подписаться на канал проекта в UA-cam:
ua-cam.com/users/RostSberRU?&...
📌 Подготовлено проектом "Рост Сбережений"
rostsber.ru/

[@RostSber]

🕜 Содержание 🕜
0:00 Open source в финансах - уровень каменного века
2:15 Сходства и различия с Portfolio Visualizer ( portfoliovisualizer.com )
5:05 YCharts - проект с потрясающей визуализацией финансов
7:20 Структура проекта Okama: открытая база данных, библиотека на Python, интерфейсы
14:00 Финансовые данные: какие типы доступны
18:55 Финансовые виджеты на okama.io
19:00 Поиск по базе данных. Namespaces
22:33 Виджет Сравнение активов ( Compare Assets )
27:10 Доступные метрики доходности доходности и риска:
- Доходность с начала года ( YTD )
- Среднегодовая доходность
- Дивидендная доходность
- Стандартное отклонение доходности
- CVAR
- Просадки ( Drawdowns )
31:00 Использование логарифмической шкалы
31:35 Построение скользящих для доходности ( Rolling Return )
34:25 Реальная доходность
35:20 Матрица корреляции сравниваемых активов
36:40 Сравнение с бенчмарком
36:42 История изменения корреляции облигаций, акций США и золота
39:20 Сравнение биржевых фондов (ETF и БПИФ) по точности следованию индексу:
- Отставание от индекса ( Tracking Difference )
- Ошибка следования ( Tracking Error )
- Коэффициент бета ( Beta Coefficient )
48:25 Виджет Инвестиционный портфель
49:05 Выбор периода ребалансировки портфеля
54:07 Копирование URL ссылки на готовый портфель
55:15 Виджет Граница эффективности
55:30 Доходность: среднее арифметическое или среднее геометрическое?
55:55 Почему Гарри Марковиц считал доходность как среднее арифметическое?
57:45 Построение случайных портфелей по методу Монте-Карло
1:00:45 Карта переходов / Transition map в работе советника
1:10:23 Продвинутые математические функции okama в Jupyter Notebook
1:10:55 открытие блокнотов с примерами в Google Colab
1:20:26 Построение Границы эффективности с учетом ребалансировки порфеля
1:23:25 Другие примеры использования библиотеки okama в Jupyter Notebooks
1:25:50 Сравнение инвестиционных портфелей в Jupyter Notebooks
📌 ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ
➛ Репозиторий библиотеки на GitHub:
github.com/mbk-dev/okama
➛ How-to примеры применения okama на Jupyter Notebooks:
github.com/mbk-dev/okama/tree/master/examples
➛ Документация okama:
okama.readthedocs.io/
➛ Финансовые виджеты okama:
okama.io/
➛ Русскоязычный форум проекта:
community.okama.io/
➛ Англоязычный форум проекта:
github.com/mbk-dev/okama/discussions

[@transistor428]

Честно говоря поражает ваша работоспособность! Огромное спасибо за ваш проект, много раз помогал принять решение.
Сам веду несколько лет домашний проект - калькулятор для расчёта различных параметров упаковки из картона, Flask + Bootstrap, есть желание по возможности помогать вам, нужны помошники волонтёры?

[@RostSber]

Большое спасибо за отзыв. Помощь проекту, конечно, нужна. Напишите на [e-mail] пожалуйста. Пообщаемся...

[@andyatlant]

Сергей, спасибо!

[@RostSber]

И вам спасибо за оценку...