Создание продвинутого инструмента анализа портфеля и рыночной разведки с OpenBB

В этом руководстве мы подробно рассмотрим возможности OpenBB для комплексного анализа портфеля и рыночной разведки. Начнем с формирования технологического портфеля, получения исторических данных о рынке и расчета ключевых показателей эффективности. Затем мы изучим передовые технические индикаторы, уровень сектора, рыночные настроения и анализ рисков на основе корреляции. В процессе интегрируем визуализацию и инсайты, чтобы сделать анализ более интуитивным и действенным, обеспечивая охват как количественных, так и качественных аспектов принятия инвестиционных решений.

Формирование и анализ технологического портфеля

Мы начинаем с установки и импорта OpenBB и необходимых библиотек Python для анализа данных и визуализации. Настраиваем окружение для подавления предупреждений и задаем параметры отображения для pandas, готовясь к проведению продвинутого финансового анализа.

!pip install openbb[all] --quiet

Определим наши технологические акции и их начальные веса:

tech_stocks = ['AAPL', 'GOOGL', 'MSFT', 'TSLA', 'NVDA']
initial_weights = [0.25, 0.20, 0.25, 0.15, 0.15]

Получаем исторические данные за последний год и рассчитываем ежедневную доходность:

for i, symbol in enumerate(tech_stocks):
    data = obb.equity.price.historical(symbol=symbol, start_date=start_date, end_date=end_date)
    df = data.to_df()
    returns = df['close'].pct_change().dropna()
    portfolio_returns[symbol] = returns

Анализ производительности портфеля

Теперь проанализируем производительность портфеля, вычисляя годовую доходность, волатильность, коэффициент Шарпа и максимальную просяд:

annual_return = weighted_returns.mean() * 252
annual_volatility = weighted_returns.std() * np.sqrt(252)
sharpe_ratio = annual_return / annual_volatility

Передовой технический анализ

Мы проведем передовой технический анализ на акции NVDA, вычисляя скользящие средние (SMA), экспоненциальные скользящие средние (EMA), MACD, RSI и полосы Боллинджера:

df['SMA_20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()

Анализ секторов и отбор акций

Анализируем производительность секторов, получая данные для нескольких акций внутри определенных секторов:

sectors = {
    'Технологии': ['AAPL', 'GOOGL', 'MSFT'],
    'Электромобили': ['TSLA', 'RIVN', 'LCID'],
    'Полупроводники': ['NVDA', 'AMD', 'INTC']
}

Анализ рыночных настроений

Интегрируем рыночные настроения, получая последние заголовки новостей для выбранных акций:

news = obb.news.company(symbol=symbol, limit=3)

Анализ рисков

Квантифицируем риски портфеля через корреляции и годовую волатильность:

correlation_matrix = portfolio_returns.corr()

Создание визуализаций производительности

Визуализируем производительность с помощью кумулятивных доходностей, скользящей волатильности и тепловых карт корреляций:

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 10))

Итоги и рекомендации по инвестициям

Завершим с ключевыми инсайтами и следующими шагами для дальнейшего анализа:

• Диверсификация по секторам технологий снижает риски портфеля.
• Технические индикаторы помогают определить точки входа/выхода.
• Регулярное ребалансирование поддерживает целевые allocations.

Следующими шагами будут бэктестирование различных стратегий распределения активов и исследование ESG и факторного скрининга.

Мы успешно использовали OpenBB для создания, анализа и визуализации диверсифицированного портфеля, извлекая при этом инсайты по секторам, технические сигналы и метрики рисков. Этот подход позволяет нам постоянно контролировать и уточнять наши стратегии, гарантируя, что мы остаемся гибкими в условиях изменяющегося рынка и уверенными в принятых на основе данных решениях.

Для получения более подробной информации и документации посетите сайт OpenBB.