Okama 1.5.0 - Новая версия финансовой библиотеки для Python. Продвинутые стратегии ребалансировки портфеля

Новая версия финансовой библиотеки okama для Python предлагает возможность использовать продвинутые стратегии ребалансировки при тестировании инвестиционных стратегий.

Версия 1.5.0 содержит много изменений. Но главное - это продвинутые стратегии ребалансировки.
Теперь выбирать можно среди трех вариантов ребалансировки:

• Календарная ребалансировка (например, раз в год)
• Ребалансировка по условию: абсолютное отклонение веса или относительное (Rebalancing Bands)
• Гибридные стратегии

В гибридных стратегиях применяется календарный принцип (например, раз в год). Но ребалансировка срабатывает только если отклонение в весе одного из активов выше условия. Это похоже на то, как происходит в реальных инвестициях.

Все методы ребалансировки могут применяться при оптимизации весов портфеля, прогнозировании методом Монте-Карло и построении Границы эффективности.

Подробный перечень изменений есть на форуме проекта и в github.