Завещание Баффета или о чём молчат финконсультанты

:
Python1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21	import pandas as pd
import numpy as np
assets = [
        {'symbol': symbol('SPY'), 'weight': 0.80},
        {'symbol': symbol('BND'), 'weight': 0.20},
    ]
 
def initialize(context):  
    set_benchmark(symbol('AOA'))
    schedule_function(rebalance, date_rules.month_start(), time_rules.market_open())
 
def rebalance(context, data):
    today = get_datetime()  
    df = pd.DataFrame(assets).set_index('symbol')
    df['can_trade'] = data.can_trade(df.index)
    df.loc[df['can_trade'] == False, 'weight'] = 0
    df['weight'] = df['weight'] / df['weight'].sum()
    
    for asset in df.index:  
        if df.loc[asset, 'can_trade']:
            order_target_percent(asset, df.loc[asset, 'weight'])

Python1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28	import talib  # библиотека для технического анализа
import numpy as np
 
# функция, выполняемая перед началом тестирования
def initialize(context):
    context.asset = symbol('SPY')
    context.bond = symbol('AGG')  # облигации
    
    # ребалансировка на открытии рынка при пересечении
    schedule_function(simple, date_rules.every_day(), time_rules.market_open())
 
def simple(context, data):
    price_hist = data.history(context.asset, 'price', 210, '1d')
    
    sma50 = talib.SMA(price_hist, timeperiod=50)
    sma200 = talib.SMA(price_hist, timeperiod=200)
    allow = sma50[-1] >= sma200[-1]
    
    # проводим сделки
    if data.can_trade(context.asset):
        if allow:
            # покупаем актив на 100% портфеля
            order_target_percent(context.bond, 0.)
            order_target_percent(context.asset, 1.)
        else:
            # покупаем обонды на 100% портфеля
            order_target_percent(context.asset, 0.)
            order_target_percent(context.bond, 1.)