好消息!你现在可以通过 EigenLedger 使用维护的 empyrical 库版本了!🎉
👉 在这里了解如何使用它,并阅读此公告帖子了解更多信息。
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EigenLedger(原名 "Empyrial")是一个基于 Python 的开源量化投资库,专为金融机构和散户投资者打造,正式发布于 2021 年。EigenLedger 已被数千名金融行业人士使用,旨在成为集投资组合管理、分析和优化于一体的平台。
EigenLedger 通过在一个易于理解、灵活和强大的框架中提供最佳的绩效和风险分析,赋能投资组合管理。
使用 EigenLedger,您可以轻松分析证券或投资组合,以获得最佳洞察。它主要是Quantstats 和 PyPortfolioOpt 等金融分析库的封装器。
您可以使用 pip 安装 EigenLedger:
pip install EigenLedger
为了获得更好的体验,我们建议您在笔记本环境中使用 EigenLedger(例如,Jupyter,Google Colab)
注意:macOS 用户需要安装 Xcode 命令行工具。
注意:Windows 用户需要安装 C++。(下载,安装说明)
这是我们的完整文档!查看我们的完整文档,获取详细指南、所有功能,以及充分利用此库的技巧。
from EigenLedger import portfolio_analysis, Engine
portfolio = Engine(
start_date = "2018-08-01",
portfolio = ["BABA", "PDD", "KO", "AMD","^IXIC"],
weights = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2], # 默认设置为等权重
benchmark = ["SPY"] # 默认设置为 SPY
)
portfolio_analysis(portfolio)
EigenLedger 使用 GitHub 来托管其源代码。了解更多关于 GitHub 流程的信息。
对于较大的更改(例如,新功能请求、大型重构),请先打开一个 issue 进行讨论。
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git clone https://github.com/ssantoshp/EigenLedger.git
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使用您的 fork 作为
compare head repository
,创建一个 Pull Request。
您的贡献将被审核,可能会被修改,并希望合并到 EigenLedger 中。
感谢这些了不起的人(emoji 说明):
Brendan Glancy 💻 🐛 |
Renan Lopes 💻 🐛 |
Mark Thebault 💻 |
Diego Alvarez 💻🐛 |
Rakesh Bhat 💻 |
Anh Le 🐛 |
Tony Zhang 💻 |
Ikko Ashimine ✒️ |
QuantNomad 📹 |
Buckley ✒️💻 |
Adam Nelsson 💻 |
Ranjan Grover 🐛💻 |
本项目遵循 all-contributors 规范。欢迎任何形式的贡献!
由于这些令人难以置信的人的工作,这个库才成为可能:
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