अजगर संरचनात्मक उत्पादों का परीक्षण करने में मदद करता है

हैबे पर संरचनात्मक उत्पादों के विज्ञापन से प्रेरित होकर, अपने स्वतंत्र परीक्षण के लिए अजगर-लिपि को अनुकूलित किया। मुख्य विचार यह है कि ये उत्पाद 100% पूंजी संरक्षण प्रदान करते हैं। और बैल बाजार के 10 वर्षों को देखते हुए, इस तरह के उत्पादों का ऐतिहासिक प्रदर्शन जोखिम-मुक्त स्वर्ग के साथ मूर्खतापूर्ण है।

यह लेख शुरुआती अजगर प्रोग्रामर के लिए दिलचस्प होगा जो अपने पैसे के प्रबंधन में रुचि रखते हैं। खैर, कुछ के लिए, यह उपकरण आपके लिए ऐसी रणनीतियों के निर्माण के लिए काम आ सकता है। लेकिन सावधान रहें, दलाल लिखते हैं कि यह हर किसी के लिए नहीं है।

GitHub पर जुपिटर नोटपैड के रूप में कोड पोस्ट किया गया है। चलो चलते हैं!

परिचय के लिए कुछ शब्द

मैं अमेरिकी शेयरों पर परीक्षण करूंगा और वहां उपज रूबल की तुलना में कम होगी। चार्ट पर पूर्ण रूप से रूसी बाजार अधिक दिलचस्प है, लेकिन इसमें अधिक जोखिम हैं। परीक्षणों का सार इससे नहीं बदलता है।

हम मुफ्त अल्फा लाभ से डेटा लेते हैं, जहां आपको सबसे पहले ईमेल पता साझा करके कुंजी प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। एक नोटबुक में संक्षिप्त निर्देश। आप फिनम में रूसी प्रतिभूतियों के उद्धरण ले सकते हैं।

संरचनात्मक उत्पाद करिश्मा

संक्षेप में, आपकी पूंजी सुरक्षित है, और उपज बैंक जमा (सरकारी बांड) से अधिक है। यहां समीकरण के कुछ तत्व गायब हैं:

• बैंक जमा पर हमेशा आय होती है, लेकिन शून्य खेलने का जोखिम होता है;
• आप लाभ कमाएंगे, लेकिन दलाल पाई के एक महत्वपूर्ण टुकड़े के लिए दावा करता है;
• निवेशित धन के उपयोग पर प्रतिबंध है;
• ब्रोकर व्यावहारिक रूप से कोई जोखिम नहीं उठाता है, और केवल मुनाफे में भाग लेता है।

रणनीति

सरलतम रणनीति पर विचार करें:

• हम 90% पूंजी अल्पकालिक ट्रेजरी बॉन्ड खरीदते हैं;
• शेष के लिए, हम एक उच्च जोखिम वाली संपत्ति खरीदते हैं;
• हमने अवधि की शुरुआत में कीमत के 10% पर रोक लगा दी।

रणनीति के केंद्र में: ट्रेजरी बांड प्रति वर्ष 1-3% देते हैं, व्यावहारिक रूप से ड्राडाउन को छोड़कर (यदि कोई उपज है)। 10% पूंजी के साथ खरीदी गई संपत्ति का 10% ड्रॉडाउन बहुत जोखिम वाला होगा जो बांड कवर करेगा। बुल मार्केट की अवधि के दौरान, कुछ स्टॉक कई बार बढ़ सकते हैं, जो हमें खुशी देगा।

इस रणनीति को मैन्युअल रूप से दोहराने के लिए, आपको निम्नलिखित चरण करने होंगे:

• बांड खरीदें। उदाहरण के लिए, ईटीएफ के रूप में।
• स्टॉक खरीदें।
• स्टॉप ऑर्डर लगाएं।

परीक्षा कैसे दें

मैं संक्षेप में कोड अंश के साथ कुछ समाधानों का वर्णन करूंगा जिन्होंने परीक्षण को काफी लचीला और सुविधाजनक बनाया।

समय सारिणी

आप निम्नलिखित अवधियों में असंतुलन कर सकते हैं: सप्ताह, महीना, वर्ष। और किसी भी दिन इस अवधि के भीतर: पहला, अंतिम, अंतिम। इसके लिए `अनुसूची () 'वर्ग जिम्मेदार है:

#         df = pd.DataFrame([], index=pd.date_range(start, end, freq='B')) # ... #      ,   df = df[df.index.isin(dates)].copy() # ... #    # ... elif freq == 'week': groupby = ['year', 'week'] elif freq == 'month': groupby = ['year', 'month'] elif freq == 'year': groupby = ['year'] #      grouped = df.groupby(groupby) for idx, grp in grouped: if len(grp) >= abs(day): df.loc[grp.iloc[day].name, 'allow'] = True 

डेटा चक्र

 StructuredProductMill().run() 

जैसा कि लेखों में से एक में वर्णित है, हम एक चक्र में केवल रीबैलेंसिंग तिथियों को बायपास कर सकते हैं और अन्य सभी दिनों को छोड़ सकते हैं। लेकिन फिर हम अवधि के भीतर परिसंपत्तियों में परिवर्तन पर आंकड़े खो देते हैं, हम प्रत्येक दिन के लिए लाभप्रदता और गिरावट नहीं देखेंगे। यह स्क्रिप्ट, गति के अवरोध के लिए, हर दिन घूमती है, जो आपको खुली स्थिति के बाजार मूल्य को देखने और स्टॉप चेक लागू करने की अनुमति देती है।

पुनर्संतुलन

 StructuredProductMill().rebalance() 

यहां, जो संपत्तियां खोली जा सकती हैं, वे उपलब्ध पूंजी को आवंटित की जाती हैं। गणना को खुले पदों के साथ तुलना करने के बाद, लेनदेन को आवश्यक संख्या के लिए निष्पादित किया जाता है:

 #  :       balance = self._cash + self.position_balance(day) #         df = day.merge(self._positions[['quantity']], how='left', left_index=True, right_index=True) # ... #              day.loc[is_allow, 'size_order'] = day[is_allow]['size'] / day[is_allow]['size'].sum() #        day['position_to'] = (balance * day['size_order']) // day['open'] #     day['order'] = day['position_to'] - day['position'] # ... #   for symbol, row in day[fltr].iterrows(): self.trade(row['dt'], symbol, row.order, row.open, 'O' if row.order > 0 else 'C') 

लेन-देन

 StructuredProductMill().trade() 

और यहां, गति के लिए, आप विवरण का त्याग कर सकते हैं और प्रत्येक स्थिति की लाभप्रदता में केवल परिवर्तन को नियंत्रित कर सकते हैं। लेकिन स्क्रिप्ट कमीशन और परिसंपत्तियों के मूल्य को ध्यान में रखती है, और लेनदेन का इतिहास भी रखती है, जो आपको लेनदेन की गणना करने और परीक्षण के किसी भी दिन एक स्टॉप ऑर्डर निष्पादित करने की अनुमति देता है। यह विधि नि: शुल्क कैश की स्थिति और आकार को अपडेट करती है।

लांच

चलाने के लिए, आपको शेयरों और परीक्षण मापदंडों के साथ परिसंपत्तियों का एक सेट निर्दिष्ट करना होगा। हम कैलेंडर वर्ष के लिए संरचनात्मक उत्पादों का परीक्षण करेंगे:

 #   portfolio = {'MINT': 0.9, 'AAPL': 0.1,} #   SYMBOLS = list(portfolio.keys()) df = prices(SYMBOLS) params = { 'benchmark': 'SPY', #     'balance': 100_000, #   'portfolio': portfolio, 'rebalance_day': -1, #      'freq': 'year', #    'stop_loss': 0.1, # -  10% #          'reset_position_prices': True, 'allow_method': allow_default, 'start': pd.to_datetime('2011-01-01'), #   } #  ,      pm = StructuredProductMill(params, prices=prices(SYMBOLS + [params['benchmark']]), show_progress=True) pm.check_params().prepare() #   pm.run() #   pm.print_results(); #   pm.charts() 

नोटबुक के निचले भाग में रिबैलेंस तारीखों (वर्ष के अंत में) पर लाभप्रदता और कमियों के साथ चार्ट हैं, जो रिपोर्ट के समय पूंजी की अत्यधिक कम गिरावट और लगातार बढ़ते लाभप्रदता की पुष्टि करता है। यद्यपि यह लाभप्रदता अमेरिकी कंपनियों S & P 500 के व्यापक सूचकांक को खो देती है।

परिणाम

2011 के बाद से परीक्षण में स्वतंत्र रूप से व्यापार करने वाले अमेरिकी उपकरण शामिल थे:

• BIL - लेखन के समय 2% प्रति वर्ष की उपज के साथ अल्पकालिक ट्रेजरी बॉन्ड के लिए ETF। याद रखें कि 2009 से 2017 की अवधि में, दरें शून्य के पास थीं। एक विकल्प MINT (अल्पकालिक सावधि-आय वाले उपकरणों के लिए एक निधि) का उपयोग करना है।
• AAPL - Apple स्टॉक।
• MSFT - Microsoft स्टॉक।
• टीएसएलए - टेस्ला के शेयर।

AAPL

यह डिजाइन -6% के असंतुलन के बीच ड्रॉडाउन के साथ 24% (औसत वार्षिक 2.6%) के 8 वर्षों के राजस्व में लाया गया। लेकिन साल के मोड़ पर, गिरावट शून्य के बारे में है। स्टॉप को छुआ नहीं गया था, 180% राजस्व के साथ बाजार ने खोया आदेश।



प्रत्येक दिन के लिए लाभप्रदता और ड्रॉडाउन (बाईं ओर लाभप्रदता, दाईं ओर ड्रॉडाउन)।



वर्षों के जंक्शन पर लाभप्रदता और गिरावट (बाईं ओर लाभप्रदता, दाईं ओर की गिरावट)।

MSFT

यह डिजाइन -2% के असंतुलन के बीच की गिरावट के साथ 26% (औसत वार्षिक 2.75%) के 8 वर्षों के राजस्व में लाया गया। वर्षों के जंक्शन पर, कोई भी कमी नहीं है।

TSLA

यह डिज़ाइन 8 साल के राजस्व में 45% (औसत वार्षिक 4.6%) के राजस्व के साथ-साथ -15% के बीच की गिरावट के साथ लाया गया। लेकिन यह सब 2013 में, जब टेस्ला लगभग 5 गुना बढ़ गया। वर्ष के मोड़ पर, ड्रॉडाउन -2% तक है। सबसे अधिक व्यस्त, लेकिन लाभदायक यात्री भी।

निष्कर्ष

नोटपैड आपको किसी भी पोर्टफोलियो रचनाओं का परीक्षण करने की अनुमति देता है। ये अंतिम संस्कार निधि या कई कंपनियां हो सकती हैं। हालांकि आम तौर पर एक सुरक्षात्मक संपत्ति के बिना।

गिटहब भंडार ।