👨🏾‍💼 💅🏾 🦃 पायथन में सामान्य वित्तीय विश्लेषण (भाग 2) 👩‍🚀 🧕🏼 👲

स्लाइडिंग विंडो (चलती विंडोज)

शीर्षक में, मैंने एक शाब्दिक अनुवाद उद्धृत किया। अगर कोई मुझे सही करता है, और दूसरा शब्द अधिक लागू होता है - धन्यवाद।

स्लाइडिंग विंडो का अर्थ यह है कि प्रत्येक नए मान के साथ, फ़ंक्शन को दिए गए समय के लिए पुनर्गणना किया जाता है। ये एक बड़ी संख्या है । उदाहरण के लिए: रोलिंग मोमेंट (), रोलिंग.स्टीडी (), जो स्टॉक आंदोलनों का विश्लेषण करते समय सबसे अधिक बार उपयोग किया जाता है। रोलिंग.मेन () एक सामान्य चलती औसत है जो अल्पकालिक उतार-चढ़ाव को सुचारू करता है और आपको समग्र प्रवृत्ति की कल्पना करने की अनुमति देता है।

#     
adj_close_px = sber['Adj Close']

#   
moving_avg = adj_close_px.rolling(window=40).mean()

#  
print(moving_avg[-10:])

एक ग्राफ़ जो आपको यह समझने की अनुमति देता है कि इस फ़ंक्शन के परिणामस्वरूप क्या प्राप्त किया गया है:

#    
sber['40'] = adj_close_px.rolling(window=40).mean()

#    
sber['252'] = adj_close_px.rolling(window=252).mean()

#   
sber[['Adj Close', '40', '252']].plot(figsize=(20,20))

plt.show()

जैसा कि आप कार्य के साथ रोलिंग.mean () कोप्स देख सकते हैं। फ़ंक्शन अल्पकालिक उतार-चढ़ाव को सुचारू करता है और आपको एक दीर्घकालिक प्रवृत्ति देखने की अनुमति देता है जिसके आधार पर आप एक निर्णय ले सकते हैं: मूल्य माना जाने वाले औसत से अधिक है - हम एक हिस्सा लेते हैं, कम - हम एक हिस्सा बेचते हैं - अगर यह सरल है और मैं इस पद्धति का पालन करने की सलाह नहीं दूंगा। एक नियम के रूप में, चलती औसत के अलावा, अन्य संकेतक भी उपयोग किए जाते हैं जो निर्णय की शुद्धता की पुष्टि कर सकते हैं। ट्रेडिंग स्टाइल के आधार पर सभी को अपने निर्णय लेने चाहिए।

अस्थिरता

स्टॉक की अस्थिरता समय की अवधि में स्टॉक रिटर्न के विचरण में परिवर्तन है। वे आम तौर पर एक शेयर की अस्थिरता की तुलना दूसरे के साथ करते हैं जिससे यह अंदाजा लगाया जा सकता है कि सबसे बड़ा जोखिम हो सकता है, या बाजार के सापेक्ष स्टॉक की अस्थिरता को समझने के लिए बाजार सूचकांक के साथ। एक नियम के रूप में, उच्च अस्थिरता, इस स्टॉक में निवेश को जोखिम में डालता है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह निरंतर नहीं है और समय के साथ बदलता है। यह फिर से पांडा पैकेज में शामिल रोलिंग.स्टीडी () फ़ंक्शन के साथ देखा जा सकता है। अस्थिरता परिवर्तन की गणना का उदाहरण:

#   
min_periods = 60 

#  
vol = daily_pct_change.rolling(min_periods).std() * np.sqrt(min_periods) 

#  
vol.plot(figsize=(10, 10))

plt.show()

कृपया ध्यान दें कि पिछले सप्ताह के विपरीत, मुझे दो और मूल्य मिले - मॉस्को एक्सचेंज इंडेक्स (IMOEX.ME) और RBC (RBCM.ME)। मुझे अगले प्रकाशन में कम से कम वर्गों की विधि पर उनके मूल्यों की आवश्यकता होगी। और आज के लिए बस इतना ही।

पायथन में सामान्य वित्तीय विश्लेषण (भाग 2)

स्लाइडिंग विंडो (चलती विंडोज)

अस्थिरता

More articles: