Python для финансовых вычислений Обновлено: февраль 2024.

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 | nbviewer badge | nbviewer logo
  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.   wikipedia  - Energy Information Administration 
  6.    Работа с VIX индексом.  
  7. Работа с библиотекой yfinance
    1.    Начало работы с библиотекой yfinance. | nbviewer badge | nbviewer logo
    2.  Пример использования библиотеки yfinance, для построения графиков последней цены опционов Put и Call по акциям Microsoft. | nbviewer badge | nbviewer logo
    3.     - Сохраняем и загружем на диск данные по акциям SP500 в формате parquet. 
  8. Работа с QuantConnect
    1.     - Понимание работы со временем. 
    2.     - Идентификаторы инструментов. 
    3.     - Стратегия 'Купи и держи'. 
    4.     - Стратегия 'Купи и держи' со скользящим стопом. 
  9.   Пример кода  - Работа с библиотекой BT. 
  10. Backtesting.py
    1.   Пример кода  - Введение в Backtesting.py. 
    2.   Пример кода  - Индикатор в Backtesting.py. 
  11.     - Работа с Pandas 
  12.     - Работа с Pandas еще 
  13.     - Работа с NumPy 
  14.   Quantopian  - Не понятно что. Раньше было соревнование 

Сайты

  1.  image quantocracy  - This is a curated mashup of quantitative trading links 
  2.  image ML-Quant  - Агрегатор. Стал платным. 
  3.     - Работа с сервисом Quantiacs. 
  4.  image   - algotrading101 blog. 
  5.  image   - TuringFinance. 
  6.  image   - Quant news 
  7.  image quantatrisk.com  - Quant at Risk 
  8.  image pyQuantNews  - Все стало платным и закрытым 
  9.  image quantinsti.com  - quantinsti 
  10.  image quantecon.org  - Крутые лекции с кодом. 
  11.   notes.quantecon.org  - Заметки на экономические темы в формате python notebook 
  12.  image stackexchange.com  - Ответы на вопросы от сообщества stackexchange. 
  13.  image learndatasci.com  - Статьи по научным рассчетам 
  14.  image newmarkrisk.com  - Статьи по опционным стратегиям. Больше рекламы. 
  15.  image freqtrade.io  - бот для торговли на криптоплащадках 
  16. QuantStart - Сайт-блог по алгоритмам в торговле
    1. Критерий Келли
    2. Коэффициент Шарпа
  17.  image oxfordstrat.com  - Список алгоритмических стратегий с подробным описанием. 
  18.  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
  19.  image econ-ark.org  - open-source toolkits 
  20.  image open-econ.org  - Open Source Economics 
  21.   awesome-economics  - Curated list of awesome lists 
  22.   Alan Turing institute  - The turing way 
  23.   hackingthemarkets  - Маленькие учебные проекты с кодом 
  24.   pythoninvest.com  -  Не очень информативный. Но пару идей есть. 
  25.   OpenSourcedMacroModels  - Макро модели. 
  26.   Устарело! Проект и сайт закрыты!  - Работа с сервисом Quantopian. 

Личные сайты

  1.   Gregor Boehl  - Macroeconomist. Статьи. Ресурсы. Ведет список экономических парадоксов(головоломок) 
  2.   Hadi Fanaee-T  - В лекциях просто объсняет сложные веши. Дает код на питоне. 
  3.   Елена Капаца  - Хорошие статьи. 
  4.   Andrew Lesniewski  - Один из создателей модели SABR. Публикации. Слайды лекции 
  5.   Kevin Sheppard   - Один из создателей библиотеки Arch. Публикации. Слайды лекции 
  6.   Robert Andrew Martin  - Один из создателей библиотеки PyPortfolioOpt. Крутые статьи по опционам, волатильности, вероятностям 
  7.   Dr Robin Reed  - Распределения 
  8.   Jeremy Piger   - Professor of Economics at the University of Oregon 

Анализ временных рядов

  1.   Пример.  - Выделение тренда. 
  2.   Пример.  - Расширенный Дикки-Фулер тест и тест Квятковского-Филлипса-Шмидта-Шина. 
  3.   Курс.  - ВШЭ. 
  4.   Hadi Fanaee-T.  - Хорошие примеры с видео объяснениями. 
  5.   Notebooks.  - Chad Fulton. Notebooks - Time Series Analysis. 
  6.   JPmorgan Chase  - JPmorgan Chase. Notebooks tutorial for clients. 
  7.   LechGrzelak.  -  Computational Finance Course 
  8.   PacktPublishing  - Python For Finance Cookbook - Code Repository. 
  9.   macroeconomics  - Macroeconomics. 
  10.   dmitrymakarov.ru  - Дмитрий Макаров. Урок 20. Временные ряды. 
  11. Библиотеки python для работы с временными рядами
    1.   ts.gluon  - Amazon. Есть уроки и примеры. 
    2.   prophet  - Facebook. Есть уроки и примеры. 
    3.   neuralprophet  - Есть уроки и примеры. 
    4. Nixtla nixtla Icon
      1.   statsforecast  - Есть уроки и примеры. 
      2.   mlforecast  - Есть уроки и примеры. 
      3.   neuralforecast  - Есть уроки и примеры. 
      4.   hierarchicalforecast  - Есть уроки и примеры. 
    5.   Kats  - Facebook Research. Есть уроки и примеры. 
    6.   Darts  - Unit8 co. Есть примеры. 
    7.   ETNA  - Tinkoff. Обучение. Есть примеры. Русские разработчики. 
    8.   tsfresh  - Обучение. Есть примеры. 
    9.   tsai  - Обучение. Есть примеры. 
    10.   sktime  - Обучение. Есть примеры. Видео 
    11.   lets-plot  - Библиотека от JetBrains API ggplot2 для питона. 
    12.   arch  - Есть примеры. 
    13.     - Разработчик arch - Kevin Sheppard. 
    14.   stumpy  - Обучение. Есть примеры. От TD Ameritrade 
    15.   orbit  - Обучение. Есть примеры. От Uber 
    16.   Pytorch forecasting  - Обучение. Есть примеры. Прогнозирование на основе нейронных сетей. 
    17.   MaxBenChrist - awesome  - time series in python. 
  12. Видео
    1.   ETNA  - Андрей Алексеев. ETNA Time Series Library: удобное прогнозирование временных рядов. 
    2.   Лекция 2019 года.  - К.В. Воронцов. Машинное обучение. Прогнозирование временных рядов. Школа анализа данных, Яндекс. 
    3.   sktime введение  - Markus Löning. A Unified Toolbox for ML with Time Series | PyData Global 2021. 
    4.   Backtesting : Time Series Talk  - Код есть. 
  13. Статьи
    1.   pythonpip.ru  - Статья. Модель ARIMA в Python для прогнозирования временных рядов 
    2.   evogeek.ru  - Как построить модель SARIMA на Python 
    3.   machinelearningmastery.com  - Много статей 
    4.   questu.ru  - Анализ временных рядов для финансовых данных VI - модель GARCH и прогнозирование доходности SPX 
    5.   Auquan  - 4 урока ipynb. 
    6.   digitrain.ru  - Прогнозирование временных рядов, часть 4: Прогнозирование волатильности с использованием GARCH 
    7.   tomaugspurger.net  - Modern Pandas (Part 7): Timeseries 
    8. Статьи на Kaggle
      1.   thebrownviking20  - everything-you-can-do-with-a-time-series 
      2. https://www.kaggle.com/code/konradb/ts-0-the-basics
      3. https://www.kaggle.com/konradb/ts-1a-smoothing-methods
      4. https://www.kaggle.com/konradb/ts-1b-prophet
      5. https://www.kaggle.com/konradb/ts-2-arma-and-friends
      6. https://www.kaggle.com/konradb/ts-3-time-series-for-finance
      7. https://www.kaggle.com/konradb/ts-4-sales-and-demand-forecasting
      8. https://www.kaggle.com/code/konradb/ts-5-automatic-for-the-people
      9. https://www.kaggle.com/konradb/ts-6-deep-learning-for-ts-sequences
      10. https://www.kaggle.com/jagangupta/time-series-basics-exploring-traditional-ts
      11. https://www.kaggle.com/kanncaa1/time-series-prediction-tutorial-with-eda
      12. https://www.kaggle.com/kashnitsky/topic-9-part-1-time-series-analysis-in-python
      13. https://www.kaggle.com/anshuls235/time-series-forecasting-eda-fe-modelling
      14. https://www.kaggle.com/elenapetrova/time-series-analysis-and-forecasts-with-prophet
      15. https://www.kaggle.com/dimitreoliveira/deep-learning-for-time-series-forecasting
      16. https://www.kaggle.com/andreshg/timeseries-analysis-a-complete-guide
      17. https://www.kaggle.com/mayer79/rnn-starter-for-huge-time-series
      18. https://www.kaggle.com/freespirit08/time-series-for-beginners-with-arima
      19. https://www.kaggle.com/robikscube/tutorial-time-series-forecasting-with-xgboost
      20. https://www.kaggle.com/janiobachmann/s-p-500-time-series-forecasting-with-prophet
      21. https://www.kaggle.com/robikscube/time-series-forecasting-with-prophet
      22. https://www.kaggle.com/iamleonie/intro-to-time-series-forecasting
      23. https://www.kaggle.com/meaninglesslives/simple-neural-net-for-time-series-classification
      24. https://www.kaggle.com/codename007/donorchoose-complete-eda-time-series-analysis
      25. https://www.kaggle.com/rohanrao/a-modern-time-series-tutorial
      26. https://www.kaggle.com/jorijnsmit/found-the-holy-grail-grouptimeseriessplit
      27. https://www.kaggle.com/codename007/avito-eda-fe-time-series-dt-visualization
      28. https://www.kaggle.com/thomaskonstantin/pfizer-vaccine-sentiment-and-time-series-analysis
      29. https://www.kaggle.com/code/ambrosm/tpsjan22-03-linear-model
      30. https://www.kaggle.com/code/teckmengwong/tps2201-hybrid-time-series
      31. https://www.kaggle.com/code/joshuaswords/time-series-anomaly-detection
      32. https://www.kaggle.com/code/joshuaswords/time-series-anomaly-detection-matrix-profiling
      33. https://www.kaggle.com/code/bextuychiev/advanced-time-series-analysis-decomposition

Статьи [Финансовые вычисления + python]

  1.   dedwards25  - Библиотека Python_Option_Pricing. C вычислением цены опционов. Много отличной теории. 
  2.   Лекция  - Monte Carlo and Option Pricing. 
  3.   Код  - Авоматическое генерирование уровней поддержки и сопротивления. 
  4.  QuantConnect.com  Сборник стратегий с кодом на Python.
  5.  Kaggle.com   Статья Mutual Funds and ETFs analysis - Python.
  6.  algotrading101.com  Статья Backtrader for backtesting.
  7.   статья algorithmic trading python.видео
  8.  robusttechhouse.com  Алгоритм торговли биткоинами с использованием библиотеки PyAlgoTrade.
  9.   Hvass-Labs  Много статей с кодом colab и ipynb и видео, отдельно pdf.
  10.   Мастицкий С. Э.  Анализ временных рядов с помощью R.
  11.  Обзор  Анализ временных рядов.
  12.   Питон библиотеки для исторического тестирования алгоритмов торговли.
  13.   How to download fundamentals data with Python.
  14.   Understanding Yang-Zhang Volatility Estimator.
  15.   Формула Garman Klass для волатильности.
  16.  absolem.info  Вычисление риск параметров.
  17.  absolem.info  Формула Блэка-Шоулза.
  18.  absolem.info  О библиотеке DX.
  19.  analyticsvidhya.com  Download Financial Dataset Using Yahoo Finance in Python | A Complete Guide
  20.  colab  American Option Pricing in TFF under the Black-Scholes Model.
  21.   Sentiment Analysis for Stock Price Prediction using Bloomberg Through utilizing Python and Machine Learning.   emfhal.medium.com
  22.  notebook.community  Stock Market Analysis Project. alt ipynb-
  23.   LongOnly  - Quantitative-Notebooks. 
  24.   www.mbureau.ru  - Диссертация «Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия». 
  25.   letsgoexploring  - Лекции по макроэкономике в ipynb формате. 
  26.   stnavdeev  - Курс Эконометрии. Econometrics at the Tinbergen Institute, Amsterdam. 
  27.   newtechaudit.ru  - Регрессия и прогнозирование ARIMA в statsmodels. 
  28.     - arima-test. 
  29.   Optlib  - Библиотека по опционам. 
  30.   pycse  - Сборник статей по научным вычислениям на python. 
  31.   blog  - Volatility Futures & Options. 

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.   MaxBenChrist - awesome time series in python  - сборник ссылок на библиотеки по анализу временных рядов 
    4.   cantaro86 - Financial Models Numerical Methods  - Коллекция ipynb 
    5.   rsvp - Notebooks for financial economics  - fecon235: Коллекция ipynb 
    6.   irosyadi - awesome-jupyter  - awesome-jupyter 
    7.   maread99 - awesome quant  - awesome quant 
    8.   markusschanta - awesome-jupyter  - awesome-jupyter 
  2.   QuantEcon.org  - Open source code for economic modeling. Много ipynb, notebooks, лекций, книг. 
  3.   pydata  - Библиотеки от pydata, такие как pandas, pandas-datareader 
  4.   domokane  FinancePy - финансовая библиотека  ipynb
  5.   statsmodels.org  statsmodels - статистические модели, анализ временных рядов
  6.      Nasdaq data link python - данные с биржи Nasdaq
  7.   wallstreet Данные из Google finance по акциям и опционам
  8.  TradingWithPython
  9. Библиотеки по трэйдингу и историческому тестированию
    1.  image backtrader  - обновлено: 2023 
    2.   backtesting.py  - обновлено: 15.01.2023 
    3.   abbass2/pyqstrat  - обновлено: 22.04.2023 
    4.   enzoampil/fastquant  - обновлено: 02.06.2023 
    5.   finmarketpy  - обновлено: 26.04.2023 
    6.   Blankly  - Библиотека интегрируется с криптобиржами. Обновлено: 11.07.2023 
    7.   quantopian/ZipLine  - обновлено: 14.10.2020 
    8.   ta-lib-python  - обновлено: 14.07.2023 
    9.   pmorissette/BT  - backtesting обновлено: on 23.05.2023 
    10.   PyBacktest  - backtesting обновлено: 09.09.2019 
    11.   PyAlgoTrade  - backtesting обновлено: 20.08.2018 
    12.   PyFolio  - backtesting обновлено: 15.07.2020 
  10.  notebook.community notebook.community - разные ipynb
  11.   sketch - AI помошник для pandas
  12.    OptLib - библиотека по вычислению премий опционов. Есть много теории  
  13.   willowtree - implementation of Michael Curran's derivatives pricing model of the same name.
  14.   ffn - библиотека финансовых функций
  15.    finsymbols - библиотека для вывода символов акций входящих в S&P500 и другие
  16.   DX библиотека для анализа деривативов
  17.   mplfinance Financial Markets Data Visualization using Matplotlib NB!
  18.   pyBlackScholesAnalytics NB!
  19.   A complete set of volatility estimators based on Euan Sinclair's Volatility Trading
  20. 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
  21.   pandas-datareader - Extract data from a wide range of Internet sources into a pandas DataFrame
  22. 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
  23.   gym-anytrading - is a collection of OpenAI Gym environments for reinforcement learning-based trading algorithms
  24.   gym-mtsim - OpenAI Gym - MetaTrader 5 Simulator
  25.   hsjharvey Option-Pricing. Толи библиотека, толи лаба.
  26.   jkirkby3 PROJ_Option_Pricing_Matlab.

Соревнования

  1.   Quantiacs  - Биржевые данные. Призы. Python. Обучение 
  2.   QuantNet.ai  - Можно писать на python. Призы в рублях. Ничего не сказано про авторские права на стратегию! Обучение. 
  3.   Quantconnect  - Исследования. Историческое тестирование. Доступ к биржевым данным. 
  4. High-Frequency Trading Battle.

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.   www.mirkin.ru  Э.Е. Тихонов. Методы прогнозирования в условиях рынка.
  7. Yves Hilpisch - Derivatives Analytics with Python
  8.     Jake VanderPlas. Python Data Science Handbook

Статьи для детального изучения

Обозначения

Разъясним обозначения, которые можно встретить на сайте: