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
- Настройка среды
- Загрузка финансовых данных с помощью
yfinance
- Предварительная обработка данных
- Построение модели оценки рисков
- Оценка производительности модели
- Визуализация результатов оценки рисков
- Предложение стратегий снижения рисков
- 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…