📊 Finance Portfolio Analyzer

Проект для анализа финансовых портфолио с использованием Python. Позволяет оценить производительность инвестиционных стратегий, сравнить их с бенчмарком и получить детальную статистику.

🎯 Описание

Этот проект демонстрирует анализ финансовых портфолио с использованием библиотек yfinance и pyfolio. Анализ включает:

• Оценку доходности портфолио
• Сравнение с бенчмарком (SPY - S&P 500)
• Детальную статистику производительности
• Анализ рисков и волатильности
• Расчет ключевых метрик (Sharpe Ratio, Max Drawdown, Alpha, Beta)

📋 Возможности

Часть 1: Анализ одной акции

• Инвестирование в одну акцию (Goldman Sachs - GS)
• Оценка рисков и доходности без диверсификации
• Подходит для анализа агрессивных стратегий

Часть 2: Диверсифицированный портфолио

• Взвешенный портфолио из нескольких акций
• Диверсификация по секторам (технологии, финансы)
• Сравнение производительности с одной акцией

Пример портфолио:

• NVDA (40%) - NVIDIA Corporation
• GS (40%) - Goldman Sachs
• MSFT (20%) - Microsoft Corporation

🚀 Установка

Требования

• Python >= 3.14
• uv (рекомендуется) или pip

Установка зависимостей

С использованием uv:

uv sync

Зависимости

• jupyterlab>=4.5.1 - интерактивная среда для работы с ноутбуками
• pyfolio-reloaded>=0.9.9 - библиотека для анализа производительности портфолио
• yfinance>=1.0 - загрузка исторических данных о ценах акций с Yahoo Finance

📖 Использование

1. Запустите JupyterLab:

uv run jupyter lab

2. Откройте файл portfolio.ipynb

3. Выполните ячейки последовательно для анализа портфолио

📊 Анализируемые метрики

Проект рассчитывает следующие ключевые показатели:

• Sharpe Ratio - доходность с учетом риска (чем выше, тем лучше)
• Max Drawdown - максимальная просадка от пика
• Волатильность - стандартное отклонение доходности
• Alpha - превышение доходности над бенчмарком
• Beta - чувствительность к рынку (1.0 = движется как рынок)
• Кумулятивная доходность - общая доходность за период
• Годовая доходность - доходность в годовом исчислении

🎓 Финансовые стратегии

Стратегия 1: Инвестирование в одну акцию

Преимущества:

• Высокая потенциальная доходность
• Простота управления
• Подходит для агрессивных инвесторов

Риски:

• Отсутствие диверсификации
• Высокая волатильность
• Зависимость от одной компании/сектора

Стратегия 2: Диверсифицированный портфолио

Преимущества:

• Снижение риска за счет диверсификации
• Более стабильная доходность
• Защита от отраслевых рисков

Риски:

• Все еще возможна концентрация в определенных секторах
• Требует ребалансировки
• Может иметь более низкую доходность при снижении риска

🔧 Структура проекта

finanace_portfolio/
├── portfolio.ipynb          # Основной ноутбук с анализом
├── pyproject.toml           # Конфигурация проекта и зависимости
├── uv.lock                  # Файл блокировки зависимостей (uv)
├── README.md                # Документация проекта
└── .gitignore              # Игнорируемые файлы Git

📚 Дополнительные ресурсы

• YFinance документация
• PyFolio документация
• JupyterLab документация

💡 Рекомендации по улучшению

1. Ребалансировка - периодическое восстановление весов портфолио
2. Добавление облигаций - для снижения волатильности
3. Географическая диверсификация - добавление международных акций
4. Динамическое взвешивание - изменение весов в зависимости от рыночных условий
5. Стоп-лоссы - защита от значительных потерь
6. Защитные активы - золото, недвижимость (REITs) для хеджирования инфляции

⚠️ Отказ от ответственности

Этот проект предназначен исключительно для образовательных целей. Инвестирование в ценные бумаги связано с рисками. Автор не несет ответственности за любые финансовые потери, возникшие в результате использования данного кода или анализа.

📝 Лицензия

Проект доступен для свободного использования в образовательных целях.

👤 Автор

Проект создан для изучения анализа финансовых портфолио и инвестиционных стратегий.