Релиз финансовой библиотеки для Python: Okama 1.4.0

[@RostSber]

🕜 Содержание 🕜 0:00 Основные новшества в okama 1.4.0 0:50 Установка okama в Jupyter Notebook (Google Colab) 2:30 Создание инвестиционной стратегии через класс Portfolio. Портфель пенсионера 5:55 Новые параметры класса Portfolio для DCF 6:55 Ставка дисконтирования 10.00 Новый префикс для методов дисконтирования .dcf 11:00 Изменение баланса портфеля с изъятиями / пополнениями dcf.wealth_index 12:15 Дисконтированный размер стартовых инвестиций 14:09 Причины просадки портфеля в 2021-2023 годах. Особенности индекса RGBITR 15:30 Прогнозирование результатов инвестиций с помощью метода Монте Карло 19:30 Анализ распределения "срока дожития" с помощью метода Монте Карло 24:30 История просадок портфеля (drawdowns) 27:00 Сроки восстановления портфеля после просадок (recovery periods) 29:25 Создания списка ценных бумаг для анализа риска. Акции США и облигации США - класс AssetList 30:55 Построение графика истории риска ценных бумаг - риск - это волатильности или стандартное отклонение доходности 34:20 График долгосрочной скользящей для риска 37:11 Русскоязычный форум по математике инвестиций: community.okama.io 📌 ПРИМЕРЫ ИЗ ВИДЕО: ➛ блокнот Jupyter Notebook (Google Colab) colab.research.google.com/drive/1G3QNrg1XesaaU16MT8XriWrAv-RnJJiQ?usp=sharing 📌 ПОЛЕЗНЫЕ СТАТЬИ: ➛ Okama 1.4.0 - Новая версия финансовой библиотеки для Python. Портфели с пополнениями и изъятиями rostsber.ru/publish/misc/okama-1.4.0.html 📌 ОКАМА ➛ Документация по библиотеке okama: okama.readthedocs.io/ ➛ Библиотека okama на GitHub: github.com/mbk-dev/okama ➛ Форум проекта okama: community.okama.io 📌УСЛУГИ, ОБУЧЕНИЕ: ➛Финансовая консультация: rostsber.ru/store/consultation.html ➛Создание инвестиционного портфеля: rostsber.ru/store/portfolio ➛Подготовка налоговой декларации по инвестициям: rostsber.ru/store/foreign_tax.html ➛Онлайн-школа по Инвестициям: finarium.online

[@MrSequtan]

Вы большие молодцы! Продолжайте развитие библиотеки. Не забрасывайте это дело.

[@RostSber]

Спасибо за поддержку.

[@martiniden1215]

Спасибо, за то что Вы делаете!

[@RostSber]

Благодарю за поддержку!

[@ulirik1485]

Серега, спасибо! Хочу научиться считать правильно доходность в Питоне по своим сделкам. Подскажи, пожалуйста, с какой книги по питону лучше начать?

[@RostSber]

Хороших книг по финансам для Python я не знаю. Те что, я видел - про теханализ. Я вообще не рекомендовал бы начинать изучать программирование с каких-то книг на специфические темы. Лучше пройти какой-нибудь курс для начинающих по Python. А потом просто изучить, как работает библиотека Pandas. По ней тоже есть отдельные книги на русском.