Тестируем торговые стратегии на рынке акций на языке Python профессионально (часть 1)
Теплова Т.В., Томтосов А.Ф.

1
Введение

2
Язык программирования python и данные базы Thomson Reuters

3
Рис. 1. Пример поискового запроса и имеющиеся опции по мультипликаторам
Рис. 2. Пример поискового запроса по выбору временного периода анализа и шага формирования доходности портфеля

4
Таблица 1. Пример значений мультипликатора Р/Е по отдельным компаниям российского рынка

5
Таблица 2. Помесячные значения цен акций по 2019 г. для отдельных бумаг выборки

6
Рис. 3. Накопленная доходность стратегии «Низкий Р/Е»

7
Рис. 4. Попадание бумаги в портфель соответствующего месяца: отображение в программе
Рис. 5. Кумулятивная доходность по стратегии «Высокий Р/Е»

8
Рис. 6. Кумулятивная доходность построенного бенчмарка

9
Рис. 7. Сопоставление результатов помесячного инвестирования по двум стратегиям и разновзвешенному построенному индексу

10
Рис. 8. Накопленная доходность хедж-портфеля (стратегия шорта по портфелю «Высокий Р/Е»)

11
Профессиональная проверка гипотез

14
Рис. 9. Результаты тестирования стратегии «Высокий Р/Е» по многофакторной модели: отображение в программе

15
Рис. 10. Изменения накопленной доходности стратегии «Высокий Р/Е» с учетом и без учета издержек

16
Рис. 11. Фиксация расчетов по трехфакторной модели стратегии «Высокий Р/Е» с издержками: отображение в программе

17
Литература

Ключевые слова: язык программирования Python, торговые стратегии, инвестирование, тестирование гипотез, Thomson Reuters, альфа Дженсена

Аннотация

В статье показаны правила тестирования торговых стратегий на рынке акций с требованиями по профессиональной проверке исследовательских гипотез и  применения языка программирования Python. Эти требования сегодня стали стандартными для специалистов финансового рынка. Представленные алгоритмы работы с программными пакетами и с базами данных рассматриваются как обязательные при изучении торговых стратегий в магистерской программе «Финансовые рынки и финансовые институты» НИУ ВШЭ.

Журнал: «Управленческий учет и финансы» — №1, 2020 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 17
Кол-во знаков: около 25,686

DOI

10.36627/2587-8360-2020-1-1-2-18 — https://doi.org/10.36627/2587-8360-2020-1-1-2-18

1. Теплова Т.В., Микова Е.С. Инвестиции на рыночных неэффективностях и поведенческих искажениях. — М.: Инфра-М, 2019.

2. Теплова Т.В., Микова Е.С., Шершнева А.А. Особенности построения премий за риск в трехфакторной модели Фама — Френча. Кейс Индонезии // Финансовый менеджмент. — 2017. — №2. — С. 80–93.

3. Python для начинающих: установка Jupyter Notebooks. — Подробнее .

4. Basu S. (1977). «The investment performance of common stocks in relation to their price to earnings ratio: a test of the efficient markets hypothesis». Journal of Finance, Vol. 32, pp. 663–682

5. Ding D.K., Chua J.L., Fetherston T.A. (2005). «The performance of value and growth portfolios in East Asia before the Asian financial crisis». Pacific-Basin Finance Journal, Vol. 13, pp. 185–199.

6. Fama E.F., French K.R. (1993). «Common risk factors in the returns on stocks and bonds». Journal of Financial Economics, Vol. 33(1), pp. 3–56.

Теплова Тамара Викторовна

Теплова Тамара Викторовна
доктор экономических наук
профессор

Заведующая проектно-учебной лабораторией анализа финансовых рынков (ЛАФР) факультета экономики НИУ ВШЭ.

г. Москва

Окончила экономический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова. Стаж научно-педагогической работы - с 1986 г. Консультант и ведущий лектор Института нефтегазового бизнеса при АНХ РФ. Автор ряда научных публикаций, в том числе учебных пособий для вузов.(Москва).

Другие статьи автора 43

Томтосов Александр Федорович

Томтосов Александр Федорович

Аналитик проектно-учебной лаборатории анализа финансовых рынков (ЛАФР) НИУ ВШЭ.

г. Москва

Другие статьи автора 2