【文件属性】：
文件名称：Portfolio-stats:多种用于投资组合分析的好工具
文件大小：1.16MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-16 22:15:40
Python
简单快捷的投资组合分析工具
我用于投资组合分析和优化的主要工具。 请记住通过将output.txt和pdf保存在其他文件夹中来保留投资组合绩效的历史记录。
要快速浏览股票行情自动收录器的基本数据，请运行fanal_main.py并将股票行情自动收录器进行分析。
将来将通过有关如何使用这些工具以及如何增加/从市场获得曝光的策略进行更新。 另外，还会随着时间上传一些个人项目：
预测建模：我们将研究基本预测模型的效用
我最成功的一些交易策略（均值还原，配对交易）
【文件预览】：
Portfolio-stats-main
----stockanalytics.py(6KB)
----requirements.txt(63B)
----calcs.py(957B)
----portfolio_corr.py(474B)
----Fundamental analysis()
--------stock_fundamentals.txt(731B)
--------fanal_main.py(436B)
--------fundamental_anal.py(2KB)
----pdf()
--------portfolio_analysis.pdf(267KB)
--------concat1.png(155KB)
--------concat2.png(110KB)
----to_pdf.py(2KB)
----README.md(639B)
----PredictiveModels()
--------LSTM_Keras_predict_main.py(728B)
--------src()
--------__init__.py(186B)
--------Arima_Model.py(2KB)
--------montecarlo.py(2KB)
--------Data()
--------Gradient_boost_model.py(2KB)
--------Prediction graphs()
--------LSTM_Keras_model.py(6KB)
----output.txt(820B)
----figures()
--------cum_returns.png(49KB)
--------rolling_sharpe_ratio.png(38KB)
--------portfolio_corr_map.png(38KB)
--------portfolio vs benchmark.png(45KB)
--------Drawdown.png(121KB)
--------portfolio_efficiency.png(102KB)
----Stats_main.py(2KB)
----.gitattributes(66B)