Myvideo

Guest

Login

Релиз финансовой библиотеки для Python: Okama

Uploaded By: Myvideo
9 views
0
0 votes
0

Вышла новая версия финансовой библиотеки okama для Python. Появилась возможность тестировать инвестиционные стратегии с изъятиями и пополнениями. Метод Монте-Карло позволяет прогнозировать “срок дожития” для портфеля с изъятиями. Это важно для пенсионных портфелей. 🕜 Содержание 🕜 0:00 Основные новшества в okama 0:50 Установка okama в Jupyter Notebook (Google Colab) 2:30 Создание инвестиционной стратегии через класс Portfolio. Портфель пенсионера 5:55 Новые параметры класса Portfolio для DCF 6:55 Ставка дисконтирования Новый префикс для методов дисконтирования .dcf 11:00 Изменение баланса портфеля с изъятиями / пополнениями 12:15 Дисконтированный размер стартовых инвестиций 14:09 Причины просадки портфеля в 2021-2023 годах. Особенности индекса RGBITR 15:30 Прогнозирование результатов инвестиций с помощью метода Монте Карло 19:30 Анализ распределения “срока дожития“ с помощью метода Монте Карло 24:30 История просадок портфеля (drawdowns) 27:00 Сроки восстановления портфеля после просадок (recovery periods) 29:25 Создания списка ценных бумаг для анализа риска. Акции США и облигации США - класс AssetList 30:55 Построение графика истории риска ценных бумаг - риск - это волатильности или стандартное отклонение доходности 34:20 График долгосрочной скользящей для риска 37:11 Русскоязычный форум по математике инвестиций: 📌 ПРИМЕРЫ ИЗ ВИДЕО: ➛ блокнот Jupyter Notebook (Google Colab) 📌 ПОЛЕЗНЫЕ СТАТЬИ: ➛ Okama - Новая версия финансовой библиотеки для Python. Портфели с пополнениями и изъятиями 📌 ОКАМА ➛ Документация по библиотеке okama: ➛ Библиотека okama на GitHub: ➛ Форум проекта okama: 📌УСЛУГИ, ОБУЧЕНИЕ: ➛Финансовая консультация: ➛Создание инвестиционного портфеля: ➛Подготовка налоговой декларации по инвестициям: ➛Онлайн-школа по Инвестициям: Автор: Сергей Кикевич Подготовлено проектом “Рост Сбережений“

Share with your friends

Link:

Embed:

Video Size:

Custom size:

x

Add to Playlist:

Favorites
My Playlist
Watch Later