هل الأسهم المتدلية واعدة؟ دعونا نحلل مع الثعبان

دعونا نحلل ديناميات مخزون الغرباء والقادة

في هذه الدراسة سأفكر

1. ديناميات مخزون الغرباء وقادة النمو (فترة 30 يومًا)
2. هل من المنطقي أن تشتري على عمليات السحب واللعب منخفضة بعد نمو كبير

• غازبروم
• لوك أويل
• سبيربنك
• MMC نوريلسك نيكل
• نوفاتيك
• مغناطيس
• روسنفت
• تاتنفت
• MTS
• VTB
• سورجوتنيفتجاس
• ALROSA
• سورجوتنيفتجاس ص
• بورصة موسكو
• NLMK
• سيفيرستال
• ياندكس
• Polymetal الدولية
• سبيربانك من روسيا ص
• انتر راو
• روسال
• عمود
• ص
• RusHydro
• فوساجرو
• MMK
• ايروفلوت
• مكبر الصوت
• تاتنفت ص
• Rostelecom

الحصول على أسعار الأسهم

لنبدأ في جمع الاقتباسات داخل ملفنا

import pandas as pd

pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('max_colwidth', 80)
pd.set_option('max_rows', 60000)

print('GAZP')
GAZP = pd.read_csv("GAZP_180101_191231.csv",sep=';', header=0, index_col='<DATE>', parse_dates=True)
GAZP = GAZP.sort_values(by='<DATE>')
#      
GAZP['30_days_growth']=((GAZP['<CLOSE>']/GAZP['<CLOSE>'].shift(30))-1)*100
GAZP['after_30_days_growth']=((GAZP['<CLOSE>'].shift(-30)/GAZP['<CLOSE>'])-1)*100
GAZP['ticket']='GAZP'
print(GAZP)

1. عرض اسم السهم
2. قرأناه من الملف
3. رتب حسب التاريخ
4. أضف عمودًا مع نمو المخزون اليومي بنسبة 30 بالمائة.
5. أضف عمود تغيير النسبة المئوية خلال الثلاثين يومًا القادمة.
6. أضف عمودًا مع تذكرة. سيسمح لك ذلك بدمج مخططات بيانات الأعمدة مع التاريخ.

عرض إحصائيات الأسهم الفردية

print(GAZP.sort_values(by='30_days_growth'))

print(GAZP[:254].sort_values(by='30_days_growth'))

حساب متوسط ​​العائد لمدة 30 يومًا

GMKN5 = GMKN[GMKN['30_days_growth']<-5]
print(GMKN5)

print( GMKN5['after_30_days_growth'].mean())

سنرى أيضًا كيف تزداد التكلفة خلال 14 يومًا

GMKN['after_14_days_growth']=((GMKN['<CLOSE>'].shift(-14)/GMKN['<CLOSE>'])-1)*100

print(GMKN5['after_14_days_growth'].mean())

احتساب العائد على جميع الأسهم مع سحب أكثر من 15٪

all_tickets = [GAZP,LKOH,SBER,SBERP,NVTK,MOEX,MGNT,MFON,MTSS,MAGN,GMKN,AFLT,POLY,ROSN,HYDR,RTKM,RUAL,YNDX,ALRS,VTBR,TATN,TATNP,SNGS,SNGSP,PLZL,NLMK,CHMF,IRAO,TRNFP,PHOR]

all_stocks = pd.concat(all_tickets)

tickets15 = all_stocks[all_stocks['30_days_growth']<-15]
print(tickets15)

print(tickets15['after_30_days_growth'].mean())

وبالمثل ، قم بحساب عائد السحب بنسبة 10٪

tickets10 = all_stocks[all_stocks['30_days_growth']<-10]
print(tickets10)
print(tickets10['after_30_days_growth'].mean())

هل يستحق الأمر اللعب على تخفيض الأسهم التي نمت بنسبة 15٪ + في 30 يومًا؟

tickets15plus = all_stocks[all_stocks['30_days_growth']>15]
print(tickets15plus)
print(tickets15plus['after_30_days_growth'].mean())