Es fácil recuperar datos históricos de activos cruzados utilizando la Eikon Data API. Mostramos lo sencillo que es generar estadísticas para instrumentos individuales y para portafolios de instrumentos. Como ejemplo, utilizamos el seminal artículo de Markovitz de 1952, ‘Selección de Portafolios’ para analizar un portafolio de activos riesgosos utilizando la Teoría de Portafolios de Media-Varianza (MVP) y luego derivamos un portafolio de mínima volatilidad utilizando límites y restricciones. #Eikon #API #Quant #Python #MachineLearning #DataDevelopers #Refinitiv
- Cómo recuperar datos históricos a través de clases de activos mediante la Eikon Data API
- Cómo trabajar con esos datos utilizando Pandas, Plotly y Cufflinks
- Generación de estadísticas para instrumentos individuales
- Generación de estadísticas para portafolios
- Simulación de la composición del portafolio
- Cómo componer y analizar portafolios en relación a su rendimiento esperado y volatilidad
- Cómo construir un Portafolio de Mínima Volatilidad