Python для финансовых вычислений Обновлено: февраль 2022.

Содержание

Общие вопросы

Для финансовых вычислений на питоне я использую пакет   Anaconda для питона версии 3
Загрузку исторических данных по российскому рынку легко можно сделать на сайте  МФД или на сайте  Финам
  1.    Пример. Линейный график курса рубля |  | 
  2.    Пример. Различные стандартные отклонения для курса рубля.
  3.    Пример. Определение стоимости облигаций с фиксированным купоном.
  4.    Пример. Получение данных с сайта EIA - независимого статистического агентства США.  
  5. Работа с библиотекой yfinance
    1.    Начало работы с библиотекой yfinance. |  | 
    2.  Пример использования библиотеки yfinance, для построения графиков последней цены опционов Put и Call по акциям Microsoft. |  | 
  6. Работа с QuantConnect
    1.    Понимание работы со временем.
    2.    Идентификаторы инструментов.
    3.    Стратегия "Купи и держи".
    4.     Стратегия "Купи и держи" со скользящим стопом.
  7.    Работа с библиотекой BT.
  8.    Работа с Pandas
  9.    Работа с Pandas еще
  10.    Работа с NumPy

Сайты

  1.    Quantatrisk Icon  ML-Quant
  2.  Quantatrisk Icon  Quant at Risk
  3.    pyQuantNews
  4.  Quantocracy Icon  quantocracy This is a curated mashup of quantitative trading links
  5.  Quantinsti Icon  quantinsti
  6.   quant.stackexchange.com
  7.    freqtrade бот для торговли на криптоплащадках  freqtrade.io
  8.  Learndatasci Icon  learndatasci.com  learndatasci
  9.  newmarkrisk.com Newmarkrisk Icon  Статьи по опционным стратегиям
  10.  не обновлялось с 2016 TuringFinance Супер интересный сайт. И есть супер статья Стохастические процессы в финансах на питоне. и еще стохастические процессы в интерактиве И сам сайт заслуживает внимания. Github аккаунт автора этого сайта
  11. устарелоОнлайн инструментарий BSM, Volatility etc.
  12. устарелоБлог по визуализации финансовых данных
  13.   econ-ark.org
  14.   open-econ.org
  15.   awesome-economics
  16.   the-turing-way
  17.   hackingthemarkets. Маленькие учебные проекты с кодом

Статьи [Финансовые вычисления + python]

  1.    Библиотека Python_Option_Pricing с вычислением цены опционов. Много отличной теории.  
  2.  QuantConnect.com  Сборник стратегий с кодом на Python.
  3.  Kaggle.com   Статья Mutual Funds and ETFs analysis - Python.
  4.  algotrading101.com  Статья Backtrader for backtesting.
  5.   статья algorithmic trading python.видео
  6.  robusttechhouse.com  Алгоритм торговли биткоинами с использованием библиотеки PyAlgoTrade.
  7.   Hvass-Labs  Много статей с кодом colab и ipynb и видео, отдельно pdf.
  8.   Питон библиотеки для исторического тестирования алгоритмов торговли.
  9.   How to download fundamentals data with Python.
  10.   Understanding Yang-Zhang Volatility Estimator.
  11.   Формула Garman Klass для волатильности.
  12.  absolem.info  Вычисление риск параметров.
  13.  absolem.info  Формула Блэка-Шоулза.
  14.  absolem.info  О библиотеке DX.
  15.  analyticsvidhya.com  Download Financial Dataset Using Yahoo Finance in Python | A Complete Guide
  16.  colab  American Option Pricing in TFF under the Black-Scholes Model.
  17.   Sentiment Analysis for Stock Price Prediction using Bloomberg Through utilizing Python and Machine Learning.   emfhal.medium.com
  18.  notebook.community  Stock Market Analysis Project. alt ipynb-
  19.   LongOnly  Quantitative-Notebooks.
    Модели ценообразования опционов
  1. Биноминальная модель ценообразования опциона
  2. Биноминальная модель Кокса-Росса-Рубинштейна
  3. Модель ценообразования опциона Гармена-Кольхагена
  4. Модель ценообразования Кранка-Николсона
  5. Модель Блэка
  6. Модель Монте-Карло
  7. Модели ценообразования опционов на базе кривой доходности

Финансовые библиотеки для питона

  1. Сборники ссылок
    1.   wilsonfreitas  awesome-quant - сборник ссылок на ресурсы по финансовым вычислениям не только на питоне
    2.   theoneandonlywoj  Courses - сборник ссылок на курсы по финансовым вычислениям в формате ipynb
    3.   cantaro86  Financial-Models-Numerical-Methods. Коллекция ipynb.
    4.   rsvp  fecon235 :: Notebooks for financial economics
    5.  gitbook.io irosyadi  awesome-jupyter
    6.   markusschanta  awesome-jupyter
  2.   QuantEcon.org  Open source code for economic modeling. Много ipynb, notebooks, лекций, книг.
  3.   domokane  FinancePy - финансовая библиотека  ipynb
  4.   statsmodels.org  statsmodels - статистические модели, анализ временных рядов
  5.      Nasdaq data link python - данные с биржи Nasdaq
  6.   wallstreet Данные из Google finance по акциям и опционам
  7.  TradingWithPython
  8. Библиотеки по трэйдингу и историческому тестированию
    1.   pyqstrat обновлено: 08.01.2022
    2.   fastquant обновлено: 07.03.2022
    3.   finmarketpy обновлено: 07.10.2021
    4.   Blankly обновлено: 11.03.2022
    5.   ZipLine обновлено: 14.10.2020
    6.   PyBacktest обновлено: 09.09.2019
    7.   TA-Lib.org | TA-Lib
    8.   PyAlgoTrade обновлено: 20.08.2018
    9.   PyFolio
    10.   BT - backtesting. обновлено: on 9.02.2022
  9.  notebook.community notebook.community - разные ipynb
  10.    OptLib - библиотека по вычислению премий опционов. Есть много теории  
  11.   willowtree - implementation of Michael Curran's derivatives pricing model of the same name.
  12.   ffn - библиотека финансовых функций
  13.    finsymbols - библиотека для вывода символов акций входящих в S&P500 и другие
  14.   DX библиотека для анализа деривативов
  15.   Financial Markets Data Visualization using Matplotlib
  16.   pyBlackScholesAnalytics NB!
  17.   A complete set of volatility estimators based on Euan Sinclair's Volatility Trading
  18. Работа с данными Yahoo Finance
    1.  pypi yfinance - Download market data from Yahoo! Finance's API
    2.    yahoofinancials - A powerful financial data module used for pulling data from Yahoo Finance.
    3.  theautomatic.net yahoo_fin Python wrapper yahoo finance
  19.   pandas-datareader - Extract data from a wide range of Internet sources into a pandas DataFrame
  20. Работа с данными FRED® API
    1.   7astro7 full_fred Python interface to FRED
    2.   jjotterson datapungi_fed Python Client for FRED® API
    3.   letsgoexploring fredpy Python module for easily retrieving and manipulating data series from Federal Reserve Economic Data. Есть примеры использования.
    4.   avelkoski FRB Python Client for FRED® API
    5.   mortada fredapi Python API for the FRED data provided by the Federal Reserve Bank of St. Louis.
    6.   zachwill fred Python wrapper of the St. Louis Federal Reserve Bank's

Соревнования

  1.  Quantiacs. Можно писать на python
  2.  quantnet.ai. Можно писать на python. Русские владельцы. Призы в рублях. Ничего не сказано про авторские права на стратегию!
  3.  Quantconnect.
  4. устарелоHigh-Frequency Trading Battle. Соревнование среди алгоритмов высокочастотной торговли. Используемый язык - С. Сайт на русском языке.
  5. устарелоМолодежный центр изучения финансовых операций. Проводит разные конкурсы для молодежи(школьников, студентов).
  6. устарелоQuantopian. Можно писать на python

Видео

  1.   Научные вычисления
  2.   Equity Option Implied Volatility Analytics with Python - PyData Singapore 2016

Книги

  1.   rutracker.org  Wes McKinney. Python for Data Analysis. Second edition / Уэс Маккинни. Python и анализ данных. Второе издание, 2020.
  2.   rutracker.org  Yves Hilpisch. Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance. Second edition / Ив Хилпиш. Python для финансовых расчетов. Искусство работы с финансовыми данными, 2021, DjVu.   Дополнительная информация к книге, коды и ipynb
  3.   rutracker.org  Aileen Nielsen. Practical Time Series Analysis: Prediction with Statistics and Machine Learning / Эйлин Нильсен. Практический анализ временных рядов. Прогнозирование со статистикой и машинное обучение, 2021.
  4.   rutracker.org  Yves Hilpisch. Python for Finance: Analyze Big Financial Data, 2014.
  5.   rutracker.org  Yves Hilpisch. Derivatives Analytics with Python, 2015.
  6. Yves Hilpisch - Derivatives Analytics with Python

Статьи для детального изучения

Обозначения

Разъясним обозначения, которые можно встретить на сайте: