NumPy (Python) és a Sharpe ratio barátsága

Kissé nagy fába vágtam fejszémet a Machine Learning cikksorozatom kapcsán, amikor az előző fejezetben azt ígértem, hogy hamarosan konkrét alkalmazást fogok bemutatni a gépi tanuláshoz. Már persze nem az okozza fejtörőt, hogy élő példát mutassak az alkalmazásra, hanem, az hogy miként lehet ezt normálisan a blog keretei között bemutatni. Az ezzel kapcsolatos cikk vagy iszonyatosan hosszú lesz és szinte lehetetlen lesz követni, vagy pedig olyan tudásra kell hagyatkoznom, amivel az olvasó vagy rendelkezik, vagy nem. Ez utóbbi eléggé lutri. Ezért néhány kitekintő cikkel mutatom be a NumPy alapjait, ami egyébként lényegében az összes python alapú tudományos számítási és machine learning megoldás alapját is adja.

A numpy néhány alap funkcióját egy nagyon tipikus pénzügyi metóduson keresztül (Sharpe ratio számítás) mutatom be: Ennek lényege, hogy valamilyen ismert kockázatmentes portfolióhoz/termékhez képest kerül mérésre egy adott eszközalap vagy részvénypiaci termék teljesítményének szórását. Sharpe ratio lényegében egy referencia értéket ad meg, ami egységesen mutatja az adott eszközalap kockázat-hozam mutatóját.
Folytatás…