-
Анализ статистических свойств распределения: асимметрия, эксцесс и нормальность
Когда я впервые столкнулся с реальными рыночными данными, меня поразило, насколько они отличаются от теоретических предположений классической финансовой теории. Распределения доходностей акций демонстрировали толстые хвосты, асимметрию и эксцесс, которые полностью противоречили предположениям о нормальности. Именно тогда я понял, что глубокое понимание статистических свойств распределений — это не академическая роскошь, а практическая необходимость для любой серьезной…
-
Statsmodels: анализ финансовых временных рядов
Библиотека Statsmodels предоставляет широкий спектр инструментов для работы с временными рядами, от базовых методов анализа до продвинутых эконометрических моделей. Она полезна не только для академических исследований, но и для практического применения в трейдинге, риск-менеджменте и финансовом планировании. Что такое Statsmodels? Statsmodels — это Python-библиотека, предоставляющая классы и функции для оценки различных статистических моделей, проведения статистических…
-
Сравнение временных финансовых рядов: методы, метрики и примеры на Python
Сравнение временных рядов биржевых активов помогает выявить у кого больше доходность и риск, как они связаны между собой — движутся ли синхронно, один ли опережает другой, и можно ли использовать эту связь для хеджирования, арбитража или прогнозирования. Понимание того, как правильно сравнивать финансовые временные ряды, может серьезно повлиять на качество торговых стратегий. При этом такой…
-
Показатели Альфа, Бета, коэффициент Шарпа: Расчеты в Python
В мире финансовых инвестиций необходимо уметь объективно оценивать эффективность портфеля и отдельных активов. Ключевые метрики: Альфа, Бета и коэффициент Шарпа — являются фундаментальными инструментами для принятия взвешенных инвестиционных решений. Эти показатели помогают численно оценить риск, доходность и эффективность вложений относительно рынка. В этой статье я детально рассмотрю природу этих важнейших коэффициентов, проанализирую их математическую основу…
-
Массивы NumPy и Pandas. Техники дескриптивного анализа
В мире анализа данных сложно переоценить важность эффективных инструментов для работы с большими массивами информации. В этой статье я хочу поделиться своим опытом использования двух фундаментальных библиотек Python для анализа данных: NumPy и Pandas, а также рассказать о техниках дескриптивного анализа, которые позволяют извлечь максимум полезной информации из имеющихся данных. Фишки NumPy: высокопроизводительные вычисления с…
-
Стационарность временных рядов. Как анализировать нестационарные данные?
Работая с временными рядами в течение многих лет, я неизменно сталкиваюсь с фундаментальным вопросом стационарности данных. Стационарность — это не просто теоретическое понятие, а критически важное свойство, определяющее применимость большинства методов анализа и прогнозирования. Когда временной ряд стационарен, его статистические свойства не меняются со временем — это означает постоянство среднего значения, дисперсии и ковариационной структуры.…
-
Расчет доверительных интервалов и уровня значимости с Python
Работая над множеством проектов в области машинного обучения и анализа данных, я постоянно сталкиваюсь с необходимостью не просто получить какие-то метрики или показатели, но и оценить, насколько мы можем им доверять. Представьте ситуацию: вы разработали новую модель машинного обучения, которая показывает accuracy 85%. Звучит неплохо, верно? Но что если этот результат получен на небольшой выборке…
-
A/B-тестирование маркетинговых кампаний с помощью Python
A/B-тесты сегодня широко используются в диджитал-маркетинге для анализа эффективности рекламных и маркетинговых стратегий. Благодаря таким тестам маркетологи и аналитики могут понять, какой дизайн сайта или приложения может конвертировать больше трафика в продажи. Целью A/B-тестирования может быть не только повышение продаж, но и увеличение подписчиков или трафика, установок приложений на смартфоны или других целевых действий. A/B-тестирование…
-
Поиск причинно-следственных связей с помощью Python
Любой анализ данных разбивается на этапы. И поиск причинно-следственных связей является одним из первых таких этапов, и входит в число наиболее важных. С помощью Python и его мощных библиотек для статистического анализа данных и визуализаций можно эффективно анализировать данные и выявлять взаимосвязи между различными переменными. Искать причино-следственные связи приходится специалистам в любых областях. В частности,…
-
Анализ поездок в такси с помощью статистических методов
Пожалуй, каждый владелец таксопарка хоть раз, но задумывался о том, стоит ли тратить больше денег на более дорогие автомобили. С одной стороны, это кажется плохой идеей, но данные бизнес-анализа доказывают обратное. В этой статье я провел исследование поездок одной известной российской компании по предоставлению услуг такси и обнаружил интересную закономерность: чем выше класс автомобиля, тем…