Clone este repositório e use um ambiente virtual conforme descrito abaixo.
$ cd hack_itau_quant
$ virtualenv venv
$ source ./venv/bin/activate
$ pip install -r requirements.txtCom o ambiente virtual python contendo as dependencia basta executar o python notebook com as respostas.
Este repositório foi dedicado para as entregas e códigos, desenvolvidos pela equipe de finanças quantitativas do Turing.USP Quant, na competição de elaboração da Itaú Asset em parceria com a Bloomberg.
O objetivo da competição constia na criação de um "robô consultor" o qual aplica o algortimo de Markowitz para otimização de portfolio. Além disso, constrói o gráfico da fronteira eficiente de média-variância.
Ademais, o projeto também inclui uma aplicação (Parte 2) do que foi desenvolvido na Parte 1. Nesta aplicação, consideramos o investimento em 4 cotas de fundos de investimento (dados tirados através da utilização da API do Bloomberg).
Este repositório contém diversos arquivos .py e 3 notebooks que ilustram a utilidade dos códigos modulares desenvolvidos. É neste notebook que encontramos a resolução das partes dos desafios propostos. Todos resolvidos com as funções dos códigos modulares.
optimization/markowitz.py: arquivo que introduz a classe Markowitz e as
funções que servirão como base para as aplicações
efficient_frontier.py: arquivo que introduz a classe EfficientFrontier, que utiliza
as criações do arquivo markowitz.py para construir a Fronteira Eficiente
e as respostas esperadas das aplicações.
Resolution.ipynb: notebook o qual contém, de forma mais clara
e consisa, a resolução de cada parte do desafio, assim como as aplicações desejadas.
Denosing.ipynb: notebook que apresenta o módulo de denosing, comparando a utilização de um Markowitz com diferentes técnicas de denoising.
Backtesting.ipynb: notebook que realiza o backtesting de diferentes estratégias de otimização, rebalanceamndo uma carteira a cada 20 dias.
requirements.txt: arquivo de texto que contém as bibliotecas e dependências para a utilização dos códigos.