Релиз версии 1.2.0 финансовой библиотеки Okama для Python

У нас хорошая новость. Вышла версия 1.2.0 финансовой библиотеки Okama для Python.

Новый класс для макроэкономических параметров Indicator

Теперь в okama есть 3 класса для работы с макроэкономическими данными:

• Indicator : Макроэкономические индикаторы. (.RATIO новый namespace)
• Inflation : Инфляция и свойственные для нее методы (.INFL namespace)
• Rates : Ставки банков и Центробанков (.RATE namesapce)

Информация по новым классам добавлена в Документацию.

База финансовых данных

Циклический P/E Шиллера (CAPE10) для 20+ стран добавлен в базу данных. Новые тикеры: USA_CAPE10.RATIO, CHN_CAPE10.RATIO, CHN_CAPE10.RATIO` и т.д.

Дневные данные в Макроэкономических классах

Класс Rate теперь имеет .values_daily атрибут (по аналоги с Asset().daily_close):

 Все макроэкономические классы имеют .values_monthly атрибут.

.describe() метод для всех макро-классов

.describe() показывает статистику с начала года и для выбранного списка временных промежутков:

• среднее (арфметическое)
• медиана
• макс. и мин. значения с датами

.describe() в классе Inflation отличается. Он показывает характерные для инфляции статистические величины:

• Инфляция с начала года (YTD)
• Среднегодовая инфляция (среднее геометрическое) для выбранных периодов и за весь срок
• Максимальная 12-месячная инфляция для выбранных периодов и за весь срок
• Покупательная способность для 1000 денежных единиц (для выбранных периодов и за весь срок)

Скользящие отклонения от индекса для ETF

.tracking_difference()  и tracking_difference_annualized() теперь являются методами (были атрибутами). У них появился необязательный параметр `rolling_window` который задает размер окна для скользящего отклонения в месяцах.

Например, для расчета скользящего 24-месячного отклонения:

Скользящие отклонения могут быть полезны, когда накоплена достаточно глубокая статистики наблюдений и требуется посмотреть наиболее актуальные данные (а не в глубине истории).

Ниже находится пример сравнения скользящего 5-летнего отклонения SPY и взаимного фонда Vanguard (VFINX). Оба фонда следуют индексу акций США S&P500.

В следующих публикациях будут приведены более развернутые примеры сравнения индексных фондов на основе скользящих отклонений.