Soovitus

Kombineerige kointegreerimist, kasutades NsePy, Pandasi raamatukogu

Saliva en holohomeopatia (Juuni 2019).

Anonim

Siin on lihtne näide, kuidas arvutada Cointegration kahe varude paaride vahel, kasutades pythoni raamatukogusid nagu NSEpy, Pandas, statmodels, matplotlib

Cointegration kasutatakse statistilises arbitraažis, et leida parima varude paar (paar kauplemine), et minna pikalt ühes laos ja lühike (konkureerivate eakaaslaste) teine, et luua tulu. Statistiline arbitraaž (StatArb) tähendab kõike keskmist pöördumist, otsides kõrvalekaldeid levides ja oodates keskmist tagasipöördumist levikust.

NSEpy - laadib ajaloolised andmed nseindia.com'ist üles
Pandas - Pythoni raamatukogu aegrida andmete töötlemiseks
Statmodels - Pythoni raamatukogu, mis käitleb statistilisi operatsioone nagu kointegratsioon
Matplotlib - Pythoni raamatukogu 2D diagrammide joonistamiseks

Me kasutame nseindia indeksite andmete hankimiseks get_history NSEpy funktsiooni. Kuid varude andmete hankimiseks peate kasutama get_price_history. NSEpy-i teegi uurimine annab teile laiema ülevaate sellest, kuidas sama varude replikatsiooni teha. Kuid NSEIndia andmetega on probleemiks see, et varude andmeid ei korrigeerita jagatud boonuseks. Analüüsib seda erinevas postituses selle kohta, kuidas jagatud / boonuste andmeid töödelda, enne kui analüüsitakse aegridade andmeid.

Koopia kokkuvõtte arvutamiseks näidis IPythoni sülearvuti:

Viited

Kvantopiline loeng kaartidega kauplemise kohta
Pythoni raamatukogu, et saada NSE veebisaidil avalikult kättesaadavad andmed - NSEpy