รีวิวการใช้ ffn. ใน Python

Financial Functions for Python

คุณเคยมีปัญหาเวลาที่วิเคราะห์การลงทุนด้วย Python ต้องเขียนโค๊ดยาวๆปัญหาดังกล่าวจะหมดไปเมื่อคุณพบกับ liberly ที่ชื่อว่า ffn

ffn เป็น liberly ที่มีฟังก์ชั่นที่มีประโยชน์มากมายสำหรับผู้เคราะห์ด้านการเงินเชิงปริมาณ โดยใช้ประโยชน์จาก liberly ที่เป็นที่นิยม (Pandas, Numpy, Scipy, ฯลฯ ) และมีโครงสร้างพื้นฐานากมายตั้งแต่การวัดประสิทธิภาพและการประเมินผลไปจนถึงการแปลงข้อมูลทั่วไป

เราสามารถload package ลงใน google colab ได้ดังนี้

! pip install ffn
import ffn
#%pylab inline

เราสามารถดึงข้อมูลได้ง่ายจาก yahoo finance

prices = ffn.get('VOO,VB', start='2010-01-01')
prices

เราสามารถ load csv ได้ดังนี้

ffn.data.csv(ticker, path='data.csv', field='', mrefresh=False, **kwargs)

สุดท้ายเราดูค่าสถิติเพียงแค่กด

stats = prices.calc_stats()
stats.display()

ข้อจำกัดของ ffn

แม้ ffn จะใช้งานได้อย่างรวดเร็นในการดูค่าสถิติต่างๆ แต่ ffnทำให้การใช้ numpy หรือ Pandasมีปัญหาได้จึงเหมาะกับการใช้ในการดูข้อมูลคราวๆเท่านั้น

อ่านตอนอื่นๆได้ที่

1. การคำนวณผลตอบแทนการลงทุนด้วย Python
2. การหาความผันผวนของพอร์ตการลงทุนด้วย Python
3. การหา Max Drawdown ด้วย Python
4. การวัด การเบี่ยงเบนของผลตอบแทนด้วย Python
5. การวัด SemiDeviation ด้วย Python
6. การวัด VaR. และ CVaR. ด้วย Python
7. รีวิวการใช้ ffn. ใน Python
8. การหา Top Drawdown ด้วย Python
9. การหาค่า Sharpe ratio ด้วย Python
10. การหากลุ่มหลักรัพย์ที่เส้นประสิทธิภาพ Efficient Frontier ด้วย Python
11. การหา shape ratio สูงสุดและเส้น CML ด้วย Python
12. การสร้างมูลค่าตลาดแบบถ่วงน้ำหนักด้วย PYTHON
13. ข้อจำกัดของการกระจายความเสี่ยงและการทำประกันพอร์ตการลงทุน
14. การจำลอง ผลตอบแทนด้วย RANDOM WALK Generation และ Montecarlo simulation
15. Sharpe Style Analysis
16. Factor Investing ด้วย Python
17. วิเคราะห์ ประเภทกองทุนรวมด้วย Python
18. การทำ Portfolio optimization
19. สร้างแนวรับแนวต้านวิเคราะห์หุ้นด้วย Python