Введение в финансовые концепции с использованием Python
Python предоставляет нам множество инструментов, а также библиотек, которые помогают нам работать с основами вероятности. Вероятность имеет широкий спектр применения: от обнаружения контента ИИ до карточных игр. Случайный модуль часто используется для постановки задач, связанных с вероятностью. В сочетании с такими библиотеками, как numpy и scipy (а также matplotlib и seaborn для визуализации), это может иметь большое преимущество, когда данные имеют большой масштаб и в основном в форме файлов csv. Постановки вероятностных задач можно дополнительно объединить со статистикой, чтобы получить больше информации. Неважно, новичок вы или практик, всегда есть что узнать в области вероятностей.
Python можно использовать для реализации этих финансовых концепций, которые уменьшат объем требуемого человеческого вмешательства и упростят процесс. Некоторые ключевые финансовые концепции, которые можно реализовать с помощью Python, следующие:
TVM — Временная стоимость денег основана на идее о том, что стоимость меняется со временем из-за таких факторов, как инфляция и процентные ставки.
Расчет процентов – различные проценты, такие как простые проценты, сложные проценты и непрерывное начисление процентов, рассчитываются с помощью Python.
Оптимизация портфеля — это процесс выбора различных инвестиций и прогнозирования способов максимизации прибыли при минимизации риска.
-
Моделирование Монте-Карло – это статистический метод, который можно использовать для моделирования и анализа поведения финансовых систем за определенный период времени.
Алгоритмическая торговля – автоматизированные торговые алгоритмы, которые можно использовать для принятия решений о покупке или продаже на основе рыночных условий и различных сопутствующих факторов.
ТВМ
TVM расшифровывается как Time Value Money, это финансовая концепция, согласно которой сумма денег, стоящая сейчас, будет стоить меньше в будущем из-за ее потенциального дохода в промежуточный период. Это все равно, что сказать, что 100 рупий в 1958 году имели ту же стоимость, что и 8411 рупий сегодня. На TVM влияют такие факторы, как инфляция, риск, рыночные условия и многие другие.
Формула для TVM:
$$\mathrm{FV=PV * (1 + r)^{n}} $$
Где,
FV означает будущую стоимость,
PV означает текущую стоимость,
r означает процентную ставку и
n означает количество периодов (например, лет), в течение которых будут удерживаться инвестиции.
Вот простая программа для демонстрации TVM с использованием Python.
Пример
def tvm(pv, r, n):
fv = pv * (1 + r) ** n
return fv
pv = 10000
r = 0.05
n = 10
fv = tvm(pv, r, n)
print("Future Value of ₹",pv,"in",n,"years will be ₹", fv)
Выход
Future Value of ₹ 10000 in 10 years will be ₹ 16288.94626777442
Расчет процентов
Проценты — это дополнительная цена, уплачиваемая за заимствование денег, или стоимость, которую вы взимаете за предоставление займа. Интересы бывают разных видов:
Простые проценты: проценты выплачиваются только на первоначальную основную сумму.
Пример
def simple_interest(principal, rate, time):
interest = principal * rate * time
return interest
principal = 10000.0
rate = 0.05
time = 2
# simple interest is principal * time * rate / 100
interest = simple_interest(principal, rate, time)
print("Simple Interest on Rs",principal,"will amount to Rs", interest)
Выход
Simple Interest on Rs 10000.0 will amount to Rs 1000.0
Сложные проценты: проценты, выплачиваемые на основную сумму, выражаются как первоначальная основная сумма и проценты до даты.
Пример
def compound_interest(principal, roi, time_period):
interest_paid = principal_amt * (pow((1 + roi / 100), time_period))
return interest_paid-principal_amt
principal = 10000
rate = 5
time = 2
interest = compound_interest(principal, rate, time)
print("Compound interest on Rs",principal,"will amount to Rs", round(interest,2))
Выход
Compound interest on Rs 10000 will amount to Rs 1025.0
Оптимизация портфеля
Здесь мы выбираем комбинацию активов таким образом, чтобы минимизировать риск и максимизировать прибыль или прибыль. Это известно как оптимизация и очень полезно в финансовом секторе. Современная теория портфеля — это математическая модель, которая очень полезна для этого.
Пример
import numpy as np
import cvxpy as cp
# Define the expected return and covariance matrix
returns = np.array([0.1, 0.2, 0.15])
covariance = np.array([[0.015, 0.01, 0.005], [0.01, 0.05, 0.03], [0.005, 0.03, 0.04]])
# Define the optimization problem
weights = cp.Variable(len(returns))
risk = cp.quad_form(weights, covariance)
returns = returns @ weights
obj = cp.Minimize(risk)
constraints = [sum(weights) == 1, weights >= 0]
prob = cp.Problem(obj, constraints)
# Solve the optimization problem
prob.solve()
# Print the optimized weights
print(weights.value)
Выход
[7.77777778e-01 4.49548445e-23 2.22222222e-01]
В приведенном выше примере определены ожидаемая доходность и ковариационная матрица для трех активов. Затем определяется задача оптимизации портфеля, и здесь используется библиотека cvxpy Python i, которая минимизирует риск портфеля с учетом ограничений суммы весов, равных 1, а также неотрицательных весов.
Решение этой задачи оптимизации предсказывает оптимальные веса для каждого актива в портфеле.
Моделирование Монте-Карло
Моделирование Монте-Карло — это метод моделирования, который часто используется для моделирования поведения системы путем случайной выборки с использованием распределения вероятностей. Его можно использовать для прогнозирования результата сложной системы путем многократного повторения и усреднения результатов.
Пример
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the parameters
mean = 0.1
stddev = 0.2
num_simulations = 1000
num_steps = 20
# Generate the simulated returns
returns = np.random.normal(mean, stddev, (num_simulations, num_steps))
# Calculate the cumulative returns
cumulative_returns = (returns + 1).cumprod(axis=1)
# Plot the results
plt.plot(cumulative_returns.T)
plt.xlabel("Time Step")
plt.ylabel("Cumulative Return")
plt.title("Monte Carlo Simulation of Stock Returns")
plt.show()
Выход
Алгоритмическая торговля
Использование автоматизации покупки и продажи активов на финансовых рынках путем использования математического и статистического анализа для выявления и помощи в совершении сделок систематическим методом. Основная цель здесь — совершать сделки на основе определенных фиксированных правил и данных, а не на субъективных суждениях, которые могут привести к двусмысленности.
Ссылка на набор данных (stock_data.csv), используемый ниже, находится здесь.
Пример
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Load the stock data
df = pd.read_csv("stock_data.csv")
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
df.set_index("Date", inplace=True)
# Run algorithmic trading strategy
capital = 1000
shares = 0
for i in range(1, len(df)):
if df.iloc[i]["Close"] > df.iloc[i-1]["Close"]:
# Buy shares
shares += capital // df.iloc[i]["Close"]
capital -= shares * df.iloc[i]["Close"]
elif df.iloc[i]["Close"] < df.iloc[i-1]["Close"]:
# Sell shares
capital += shares * df.iloc[i]["Close"]
shares = 0
# Plot the results
df["Close"].plot()
plt.title("Stock Price")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Close Price")
plt.show()
# Output the final capital
print("Final capital: ${:.2f}".format(capital + shares * df.iloc[-1]["Close"]))
Выход
Final capital: $34.25
Заключение
С использованием Python можно реализовать большое количество финансовых концепций, от алгоритмической торговли до денег с временной стоимостью. Такие библиотеки, как numpy, pandas, matplotlib, предоставляют множество инструментов, которые помогают в обработке, анализе и визуализации данных для финансового анализа. Простота использования и читабельность Python делают его очень полезным инструментом не только для работающих специалистов, но и для студентов. Хотя мы стремимся достичь максимальной точности и принимать лучшие решения, часто могут возникать ошибки, которые могут привести к огромным потерям, и поэтому важно понимать риски, прежде чем применять их в реальной жизни.