Инвестировать по взрослому. Телеграм-бот на библиотеке okama
Большинство частных инвесторов в России живут в двух крайностях: либо «на интуиции и чуйке», либо в бесконечных Excel-отчётах и десятках вкладок с графиками.
@shans_ai_bot на основе библиотеки okama создан как альтернатива обоим подходам. Это Телеграм-бот, который превращает сложную инвестиционную аналитику в несколько понятных команд.
Главная идея — “принимай решения на данных, а не на эмоциях”
Бот помогает ответить на базовые, но очень “денежные” вопросы:
- Что было бы, если 5 лет назад вложить по 1000₽ в Сбер, золото, биткоин, недвижимость и фонды ликвидности? А если учесть реинвестирование или инфляцию?
- Что сейчас эффективнее: держать деньги в LQDT, ОФЗ, ПИФах или акциях “голубых фишек”?
- Сравнить российский портфель с американским рынком, криптой или доллар, или риски уже зашкаливают?
- Какой портфель даст адекватную доходность без убийственных просадок?
Все это делается прямо в Telegram-боте через команды /info, /compare, /portfolio и всплывающие кнопки с командами. Бот строит графики, считает доходность, волатильность, просадки, коэффициенты Шарпа, делает Монте-Карло прогнозы и готовит понятные текстовые выводы.
Источник данных — okama
Под капотом бота работает open-source библиотека okama — мощный финансовый движок, который:
- подтягивает историю цен по акциям, индексам, облигациям, валютам, товарам, крипте, ПИФам, недвижимости;
- считает все ключевые метрики: доходность, риск, просадки, корреляции, эффективные границы портфелей;
- позволяет моделировать портфели и сценарии “что если”.
ШАНС (@shans_ai_bot) — это, по сути, дружественный интерфейс к okama и другим источникам данных, обёрнутый в Telegram и дополненный нейросетевым анализом (Gemini / YandexGPT).
Ключевые кейсы использования

Инвестиции на Мосбирже
Сравнить Сбер, Лукойл, фонды ликвидности и облигации. Посмотреть, что давало лучшую доходность с поправкой на риск.
/compare SBER.MOEX LKOH.MOEX LQDT.MOEX OBLG.MOEX
Собрать портфель из российских активов и протестировать его на исторических данных.
/portfolio SBER.MOEX:0.25 LKOH.MOEX:0.25 LQDT.MOEX:0.25 OBLG.MOEX:0.25
Можно сравнивать портфели между собой или с другими активами.
Инвестиции в США / на глобальном рынке
Сравнить S&P 500, золото, индекс Мосбиржи и Сбер.
/compare SPY.US, GC.COMM, MCFTR.INDX, SBER.MOEX
Криптовалюта
Сравнить BTC и ETH на всех временных горизонтах.
/compare BTC-USD.CC ETH-USD.CC
Можно добавить к сравнению другие активы, посмотреть, как они смотрятся на фоне криптовалют.
Инвестиции в недвижимость
Сравнить инвестиции в московскую недвижимость со Сбером, LQDT, золотом и биткоином.
/compare MOW_PR.RE, SBER.MOEX, LQDT.MOEX, GC.COMM, BTC-USD.CC
Форматы запросов
- /info ТИКЕР — карточка актива с графиком и ключевыми метриками.
- /compare ТИКЕР ТИКЕР … — графики накопленной доходности, корреляции, эффективная граница.
- /portfolio ТИКЕР:0.5 ТИКЕР:0.5 … — создание портфеля с долями активов, расчёт доходности/риска, Монте-Карло по 10 годам вперёд.
или аналогично с указанием базовой валюты - Нейроанализ — подробный анализ от нейросети с выводами и рекомендациями.
- /list — полный список доступных для анализа активов и бирж.

Пример запроса, если нужно указать базовую валюту портфеля:
/portfolio MCFTR.INDX:0.3 RGBITR.INDX:0.3 GC.COMM:0.4 RUB
Гораздо больше функций и примеров использования в документации проекта на GitHub.
Open Source - проект с открытым кодом
ШАНС (@shans_ai_bot) — профессиональная аналитика и портфельная теория — в формате удобного Телеграм-диалога.
Код проекта открыт и находится на GitHub.
Теги:
Похожие материалы:
- Библиотека Python для доступа к данным ЦБ: cbrapi
- Okama 1.5.0 - Новая версия финансовой библиотеки для Python. Продвинутые стратегии ребалансировки портфеля
- Загрузка исторических данных в EXCEL через API okama
- Поиск по бесплатной финансовой базе данных на okama.io
- Финансовый виджет: Сравнение с бенчмарком на okama.io
- Сайт okama.io – Инструменты портфельного инвестора и альтернатива PortfolioVisualizer.com
- Библиотека инвестора
- Okama: финансовая библиотека для Python и бесплатная база исторических данных
- Okama 1.3.1. Новая версия финансовой библиотеки для Python
- Релиз версии 1.2.0 финансовой библиотеки Okama для Python
- Библиотека Python для доступа к данным ЦБ: cbrapi
- Вебинар: Python и библиотека okama для портфельного инвестора
- Okama 1.4.0 - Новая версия финансовой библиотеки для Python. Портфели с пополнениями и изъятиями
- Okama 1.5.0 - Новая версия финансовой библиотеки для Python. Продвинутые стратегии ребалансировки портфеля
Комментарии