Skip to main content

Viet Nam stock profile

Project description

design_portfolio

design_portfolio is a program for financial portfolio management, analysis and optimisation.

Table of contents

Motivation

design_portfolio có thể tạo một đối tượng giữ giá cổ phiếu của danh mục đầu tư tài chính bạn mong muốn, phân tích nó và có thể tạo các biểu đồ gồm các loại Returns, Moving Averages, Line Plot. Nó cũng cho phép tối ưu hóa dựa trên Efficient Frontier hoặc danh mục đầu tư tài chính chạy Monte Carlo trong một vài dòng mã. Một số kết quả được hiển thị ở đây. Dựa trên lý thuyết tối đa hóa danh mục đầu tư của markowitz và những yêu cầu để phù hợp với thị trường Việt Nam nên tôi đã đưa mô hình về với Việt Nam giúp cho nhà đầu tư trong việc phân tích và phân bổ danh mục tối đa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro

Automatically generating an instance of DataLoad

DataLoad() là một hàm đầu vào là symbols start end sẽ trả về kết quả một dataframe giá cổ phiếu trong khoảng thời gian đầu vào .

import design_portfolio.data as dt
names=['STB', 'CMG', 'VGC', 'VHC', 'FPT']
start_date = '2019-11-15'
end_date = '2022-11-15'
loader=dt.DataLoad(symbols=symbols_list, start=start_date, end=end_date)

loader chứa giá cổ phiếu trong danh mục đầu tư của bạn, sau đó...

price_stock=loader.download()
>>price_stock

Results

 			                  STB      CMG      VGC      VHC      FPT
TradingDate
2019-11-18   10600.0  24944.0  15989.0  35666.0  33409.0
2019-11-19   10600.0  24944.0  15904.0  35620.0  33874.0
2019-11-20   10400.0  24588.0  15861.0  35440.0  33003.0
2019-11-21   10200.0  24717.0  15904.0  35440.0  32538.0
2019-11-22   10250.0  24588.0  15818.0  34988.0  32538.0
...              ...      ...      ...      ...      ...
2022-11-09   16250.0  35400.0  35300.0  74900.0  74000.0
2022-11-10   15150.0  33950.0  32850.0  74900.0  73000.0
2022-11-11   15600.0  35000.0  30600.0  75500.0  72800.0
2022-11-14   15850.0  35000.0  28500.0  74500.0  70800.0
2022-11-15   15100.0  32550.0  26550.0  74900.0  65900.0

Nếu đầu vào của bạn là một cổ phiếu

import design_portfolio.data as dt
names=['STB', 'CMG', 'VGC', 'VHC', 'FPT']
start_date = '2019-11-15'
end_date = '2022-11-15'
loader=dt.DataLoad(symbols=symbols_list, start=start_date, end=end_date)
price_stock=loader.download()
>>price_stock

Results

 			                  Open     High      Low    Close   Volume
TradingDate
2019-11-18   33932.0  34165.0  33177.0  33409.0  2794920
2019-11-19   33409.0  33874.0  33409.0  33874.0  1059770
2019-11-20   33816.0  33816.0  32886.0  33003.0  2291760
2019-11-21   33003.0  33177.0  32480.0  32538.0  3303950
2019-11-22   32712.0  33177.0  32247.0  32538.0  1625820
...              ...      ...      ...      ...      ...
2022-11-09   73300.0  74300.0  73300.0  74000.0   699349
2022-11-10   73500.0  73700.0  69100.0  73000.0  1598605
2022-11-11   73100.0  73600.0  72000.0  72800.0  1004524
2022-11-14   72000.0  72400.0  70000.0  70800.0  1642109
2022-11-15   70000.0  70000.0  65900.0  65900.0  3123365

Line plot

trực quan giá cổ phiếu bằng các đường

loader.lineplot(permanent=False)
  """this is a vizual pirce close

        Args:
            permanent (bool, optional): if True permanent start else . Defaults to False.
        """

yields

Portfolio properties

In ra các thuộc tính danh mục đầu tư, yêu cầu đầu vào phải năm cổ phiếu mới thực hiện được hàm này

 """this is a properties 

        Args:
            num_portfolios (int, optional): number portfolios. Defaults to 6000.
            risk_free_rate (float, optional): _description_. Defaults to 0.07.
            vizual (bool, optional): if True vizual camp. Defaults to False.

        Returns:
            _type_: weights, returns, vol
        """
      
loader.properties(vizual=True)

results

Maximum Sharpe Ratio Portfolio Allocation

Annualised Return: 0.15
Annualised Volatility: 0.29


                  CTG     MBB   FMC   CMG   FPT
allocation  28.99     0.01      21.0    20.0     30.0
--------------------------------------------------------------------------------
Minimum Volatility Portfolio Allocation

Annualised Return: 0.13
Annualised Volatility: 0.28


                 CTG    MBB   FMC   CMG     FPT
allocation  9.35    19.65    21.0     20.0      30.0

loader.properties(vizual=False) results: hàm sẽ trả về danh mục chuyển thành dataframe

                                    BSR    SGP   LHG   VPB   CTG  Annualised Return  Annualised Volatility
MaximumSharpe      40.00    0.00    20.0  20.0    20.0               0.09                   0.34
MinimumVolatility  19.85     20.15   20.0  20.0   20.0               0.09                   0.32

Notes: Maximum Sharpe Ratio Portfolio Allocation: Tối đa lợi nhuận. Minimum Volatility Portfolio Allocation: Giảm thiểu rủi ro. Annualised Return: Lợi nhuận. Annualised Volatility: Biến động allocation: tỷ trọng các cổ phiếu

## Installation As it is common for open-source projects, there are several ways to get hold of the code. Choose whichever suits you and your purposes best.

Dependencies

design_portfolio depends on the following Python packages:

  • numpy>=1.20.2
  • pandas>=0.19.2
  • plotly>=4.2.1
  • scipy>=1.2.0
  • vnstock
  • requests

From PyPI

design_portfolio can be obtained from PyPI

pip install design_portfolio

III. 🙋‍♂️ Contact Information

Hiện tại tôi đang học ngành kinh tế năm 3 tại đại học mở và tự học thêm kỹ năng lập trình để có thể áp dụng vào lĩnh vực kinh tế. Đây là thư viện đầu tiên tôi viết và nếu muốn ủng hộ các thư viện trong việc phân tích thị trường chứng khoán thì qua ngân hàng agribank. Cảm ơn mọi người rất nhiều.

Nếu ai muốn cùng tôi phát triển các dự án sau này và cùng nhau học hỏi kinh nghiệm. Mọi người có thể liên hệ tôi qua FaceBook. Cảm ơn mọi người Messenger Badge

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

design_portfolio-0.0.3.tar.gz (11.5 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

design_portfolio-0.0.3-py3-none-any.whl (10.6 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file design_portfolio-0.0.3.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: design_portfolio-0.0.3.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 11.5 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.10.7

File hashes

Hashes for design_portfolio-0.0.3.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 d8ee671b9efd1651c031e8746aae02835a28006e3946e4598a7afa04849de657
MD5 50670149ca4e6e67bf59f2e0c445d6ad
BLAKE2b-256 54ae7a932f907455320ebdb26388be0edcc1aa5196006d57ce50dfa5843b6920

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file design_portfolio-0.0.3-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for design_portfolio-0.0.3-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 673786e18c871fd6ab32cb10c882734b4234a002af10b34726ffcf6d4f63750e
MD5 3b7293162791ef42e64a3f250a697e19
BLAKE2b-256 c91cdb9ce4ea36ca3f46b683b052682e00203cde49fc8b55d44408a91ea01911

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page