В мире финансов управление рисками играет решающую роль в обеспечении стабильности и прибыльности инвестиционных портфелей. Традиционные методы оценки риска часто полагаются на исторические данные и статистические модели. Однако благодаря достижениям в области машинного обучения мы теперь можем использовать эти методы для создания более точных и эффективных инструментов управления рисками.

В этом руководстве мы рассмотрим, как разработать инструмент управления рисками на основе машинного обучения с использованием Python. Мы будем использовать библиотеку yfinance для загрузки финансовых данных и обучения моделей машинного обучения для оценки рисков. Инструмент предоставит информацию о потенциальных просадках и предложит стратегии снижения рисков для инвестиционных портфелей.

Чтобы следовать этому руководству, вы должны иметь четкое представление о программировании на Python и концепциях машинного обучения. Мы также будем использовать различные библиотеки Python, включая numpy, pandas, scikit-learn и matplotlib. Прежде чем продолжить, убедитесь, что у вас установлены эти библиотеки.

Давайте погрузимся в мир управления рисками на основе машинного обучения и создадим собственный инструмент оценки рисков!

Оглавление

  1. Настройка среды
  2. Загрузка финансовых данных с помощью yfinance
  3. Предварительная обработка данных
  4. Построение модели оценки рисков
  5. Оценка производительности модели
  6. Визуализация результатов оценки рисков
  7. Предложение стратегий снижения рисков
  8. Заключение

1. Настройка среды

Прежде чем мы начнем, давайте настроим нашу среду Python, установив необходимые библиотеки и импортировав их в наш код.

# Install necessary libraries
!pip install yfinance numpy pandas scikit-learn matplotlib

Теперь давайте импортируем необходимые библиотеки:

import yfinance as yf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import…