Сегодня вышел довольно большой релиз okama (версия 0.90).
Новости в основном касаются методов работы с прогнозированием и тестирование распределений.
Теперь легко можно строить подобные прогнозы для инвестиционных портфелей:
Или с использования метода Монте-Карло (генерация случайных кривых накопленной доходности:
Сравнивать историческое распределение доходности с нормальным или логнормальным:
Подробности
Появилась возможности прогнозирования с использованием:
- Нормального распределения
- Логнормального распределения
- Исторических данных
Новые методы визуализации (класс Portfolio):
- plot_forecast
- plot_forecast_monte_carlo
- plot_plot_hist_fit
- plot_percentiles_fit
Новые методы прогнозирования (класс Portfolio):
- percentile_inverse
- percentile_from_history
- forecast_wealth_history
- forecast_monte_carlo_cagr
- forecast_wealth
Кроме того, для классов AssetList и Portfolio доступны тесты, которые помогут разобраться, подходит ли нормальное или логнормальное распределение для прогнозов:
- Тест Колмогорова-Смирнова (нормальное и логнормальное распределения)
- Тест Харке — Бера (только нормальное распределение)
Как обычно, примеры применения новых методов в jupyter notebooks.
Для установки новой версии okama:
pip install okama==0.90