Tôi đang tìm kiếm thư viện tài chính trong python cung cấp phương thức tương tự như portalloc của MATLAB. Nó được sử dụng để tối ưu hóa một danh mục đầu tư.
Tài chính Lib với phương pháp tối ưu hóa danh mục đầu tư trong python
Nếu bạn biết đại số tuyến tính, có một hàm đơn giản để giải quyết vấn đề tối ưu hóa mà bất kỳ thư viện nào cũng cần hỗ trợ. Thật không may, nó đã được quá lâu kể từ khi tôi nghiên cứu nó tôi không thể cho bạn biết công thức cũng không phải là một thư viện hỗ trợ nó, nhưng một ít nghiên cứu nên tiết lộ nó. Điểm chính là bất kỳ thư viện đại số tuyến tính nào cũng nên làm.
Cập nhật:
Đây là trích dẫn từ bài đăng tôi tìm thấy.
Một số nghiên cứu cho rằng "tối ưu hóa danh mục phương sai trung bình" có thể cho kết quả tốt. Tôi đã thảo luận này trong một tin nhắn
Để thực hiện phương pháp này, một đầu vào cần thiết là ma trận hiệp phương sai của lợi nhuận, đòi hỏi giá cổ phiếu lịch sử, mà người ta có thể có được sử dụng "Python quote grabber" http://www.openvest.org/Databases/ovpyq.
Đối với lợi nhuận dự kiến - hmmm. Một trong những giấy tờ tôi trích dẫn thấy rằng giả định lợi nhuận kỳ vọng bằng nhau của tất cả các cổ phiếu có thể cho kết quả hợp lý .
Sau đó, một trình xử lý "lập trình bậc hai", xuất hiện là được gói CVXOPT xử lý.
Nếu ai đó thực hiện phương pháp tiếp cận bằng Python, tôi rất vui khi được nghe về điều đó.
Có một "kiểm tra ngược" gói vào R (số liệu thống kê nguồn mở gói callable từ Python) http://cran.r-project.org/web/packages/backtest/index.html "để khám phá các giả thuyết danh mục đầu tư có trụ sở về công cụ tài chính (cổ phiếu, trái phiếu, giao dịch hoán đổi, quyền chọn, vân vân)."
Nếu bạn biết cách xác định hàm mục tiêu của mình. Bạn có thể sử dụng Numpy để giải quyết hầu hết mọi vấn đề tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Triển khai Python của một số tối ưu hóa danh mục tiêu biểu điển hình có thể được tìm thấy tại https://github.com/czielinski/portfolioopt. Các chương trình bậc hai tương ứng đang được giải quyết bằng cách sử dụng thư viện CVXOPT. (Tuyên bố từ chối trách nhiệm: đây là kho lưu trữ GitHub của riêng tôi.)