Coinvolgimento calcolato mediante NsePy, Libreria Pandas

Misurare le emozioni per migliorare l’engagement dei consumatori (Luglio 2019).

Anonim

Ecco un semplice esempio per calcolare la cointegrazione tra due coppie di azioni usando librerie python come NSEpy, Pandas, statmodels, matplotlib

La cointegrazione è utilizzata nell'arbitraggio statistico per trovare la migliore coppia di azioni (coppia di trading) per andare a long in uno stock e short (competitiva tra pari) un'altra per generare ritorni. Statistical Arbitrage (StatArb) si basa sulla reversione media, cercando la deviazione negli spread e aspettando il ritorno medio dalla diffusione.

NSEpy : recupera i dati storici da nseindia.com
Pandas : libreria Python per gestire i dati delle serie temporali
Statmodels - Libreria Python per gestire operazioni statistiche come la cointegrazione
Matplotlib - Libreria Python per gestire il tracciamento di grafici 2D

Utilizzeremo la funzione NSEpy get_history per recuperare i dati dell'indice da nseindia. Tuttavia per recuperare i dati azionari è necessario utilizzare get_price_history. Esplorando la libreria NSEpy ti daremo un'idea più ampia su come replicare lo stesso per gli stock. Ma il problema con i dati di NSEIndia è che i dati di magazzino non sono adeguati a split / bonus. Gestirà questo in un altro post su come elaborare i dati per split / bonus prima di analizzare i dati delle serie temporali.

Esempio di Notebook IPython per calcolare Cointegration di seguito:

Riferimenti

Lezione quantistica sul trading di coppia
Libreria Python per ottenere dati pubblicamente disponibili sul sito Web NSE - NSEpy