В прошлую субботу был на конференции «Портфельные инвестиции» от НАСФП. Делюсь с вами самым полезным, что я оттуда унёс — библиотекой Okama для Python: github.com/mbk-dev/okama Если кратко, то это бесплатный API для получения исторических данных по ценным бумагам и индексам. Главное достоинство — основную рутину типа сплитов и дивидендов здесь уже проделали и завернули в единую библиотеку, так что получить индекс полной доходности стало проще.
А ещё она ставится, как MCP, так что ИИ с ней работать умеет из коробки, и предоставляет различный ванильный инструментарий типа расчёта эффективной границы или коэффициента Шарпа. P.S. Настоящий пост отражает личное мнение автора и не является рекламой.
Еще по теме:
Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать уведомления о новых обновлениях, информации, скидках и т. д.
