تنزيل portfolioperformance - تنزيل رمز مصدر portfolioperformance

portfolioperformance

كود الذكاء الاصطناعي

v1.1.0

تنزيل

أداء الحافظة

أداة لاختبار الأداء خارج العينة لنماذج تحسين المحفظة. بناءً على الورقة: التنويع الأمثل مقابل التنويع الساذج:

لقد قمت أيضًا بتطوير موقع ويب ملعب لهذه الحزمة حتى تتمكن من تشغيل هذه النماذج بسهولة على بياناتك الخاصة. رابط إلى موقع الويب

الاستخدام

تثبيت

pip install portfolioperformance

النماذج

 # Each model takes a name parameter
ew = EqualWeight ( "Equal Weight" )
minVar = MinVar ( "Minimum Variance" )
JagannathanMa = JagannathanMa ( "Jagannathan Ma" )
minVarShortSellCon = MinVarShortSellCon ( "Minimum Variance with Short Sell Constrains" )
kanZhouEw = KanZhouEw ( "Kan Zhou EW" )

meanVar = MeanVar ( "Mean Variance (Markowitz)" )
meanVarShortSellCon = MeanVarShortSellCon ( "Mean Variance with Short Sell Constrains" )
kanZhou = KanZhou ( "Kan Zhou Three Fund" )
bayesStein = BayesStein ( "Bayes Stein" )
bayesSteinShortSellCon = BayesSteinShortSellCon ( "Bayes Stein with Short Sell Constrains" )
macKinlayPastor = MacKinlayPastor ( "MacKinlay and Pastor" )

مثال

 import numpy as np
from portfolioperformance import *

# Risk aversion levels
GAMMAS = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 10 ]

# Time horizons
TIME_HORIZON = [ 60 , 120 ]

benchmark = < benchmark model >

# List of models
models = [
    benchmark ,
    # <add other list of models>
]

app = App ( < data path > , GAMMAS , TIME_HORIZON , models , dateFormat = < pandas datetime format > ,
            dateRange = [ "01011990" , "01012010" ], delim = < "," or " \ s+" > ,
            riskFactorPositions = [ positions for risk factor column ],
            riskFreePosition = < risk free asset column > )

sr = app . getSharpeRatios ()
sig = app . getStatisticalSignificanceWRTBenchmark ( benchmark )

API

فئة التطبيق

حدود

path ( str ): مسار إلى ملف csv
gammas ( list[int] ): قائمة قيم Gammas
timeHorizon ( list[int] ): قائمة آفاق الوقت
models ( list[Model] ): قائمة فئات النماذج
dateFormat ( str ): تنسيق وقت تاريخ Pandas ، افتراضي = "٪ y- ٪ m- ٪ d"
dateRange ( [str, str] ): تاريخ البدء والنهاية ، الافتراضي = []
delim ( str ): نوع المحدد ، إما "،" أو " s+" (مساحة بيضاء) ، default = "،"
logScale ( bool ): ما إذا كانت البيانات في نطاق السجل أم لا ، افتراضيًا = خطأ
riskFactorPositions ( list ): مواضع عمود أصول عامل الخطر (حيث يكون الموضع 1 هو عمود التاريخ) ، افتراضي = []
riskFreePosition ( int ): موقف عمود الأصول الخالية من المخاطر ، الافتراضي = 1

طُرق

`getSharpeRatios() -> dict[str, float]`

احصل على نسب Sharpe

إرجاع: - dict[str, float] : قاموس مع اسم النموذج ونسبة Sharpe كزوج ذو قيمة مفتاح

`getStatisticalSignificanceWRTBenchmark(benchmark) -> dict[str, float]`

احصل على الأهمية الإحصائية فيما يتعلق بالنموذج القياسي

حدود:
- benchmark ( Model ): نموذج القياس

عائدات:
- dict[str, float] : قاموس مع اسم النموذج ونسبة Sharpe كزوج ذو قيمة مفتاح

تطوير

يثبت

مشروع استنساخ: git clone https://github.com/sidnand/portfolioperformance
التثبيت الحزم: pip install -r requirements.txt
إجراء تغييرات!

هيكل المجلد

 .
| -- __init__.py # import /src/app.py and all models
| -- /src
    | -- app.py # code for running all the optimiation models
    | -- model.py # parent class to all the models
    | -- modelNoGamma.py # class for models that don't take extra parameters
    | -- modelGamma.py # class for models that take an extra gamma parameter; gamma is a list of constants for the investors risk-aversion level
    | -- ./models # all the models
    | -- ./utils
        | -- filter.py # includes a function that is used to filter the parameters passed to a function
        | -- quadprog.py # quadratic programming
        | -- sharedOptions.py # models options that are in common with >2 models
        | -- statistics.py # statistics functions

إنشاء السحب

يرجى إنشاء طلب سحب لتضمين التغييرات الخاصة بك على هذا الريبو. سوف تنعكس هذه التغييرات على موقع الملعب المرتبط أعلاه.

تشغيل pip install -e . لتثبيت الحزمة محليا.
إجراء تغييرات.
تحديث رقم الإصدار في setup.py . يرجى استخدام نظام الإصدار الدلالي 2.0.0. انقر لمعرفة المزيد.
Run python setup.py sdist bdist_wheel لإنشاء عجلة بيثون.
إنشاء مسار السحب!