Financial Data Science Python Notebooks — большой набор Jupyter‑ноутбуков про финансы
https://terence-lim.github.io/docs/financial-data-science-notebooks/README.html
Авторы собрали практические примеры по финансовой эконометрике, временным рядам и машинному обучению.
😎 Данные, данные, данные…
Вместе с ноутбуками поставляется библиотека FinDS, которая демонстрирует, как строить пайплайн для работы с финансовыми базами. Например, с макроэкономическими данными от FRED и BEA.
🅱️ Классические вопросы: цены, факторы и регрессии
Если вас интересуют классические стратегии, здесь есть ноутбуки про свойства цен и тестирование гипотез по методике Джегадиша—Титмана (моментум на CRSP‑акциях, оценка моментов и Newey—West стандарты ошибок). Есть материалы по исследованию Фама—Френч (стоимость и размер, линейные регрессии на CRSP/Compustat), по кросс‑секционным регрессиям Фама—Макбет (CAPM, нелинейные регрессии и квадратичная оптимизация), а также разбор стратегий контртренда с учетом структурных разрывов и затрат на реализацию.
🔮 Макроэкономика и риск‑менеджмент
Более широкие темы включают анализ экономических показателей (прогнозы, занятость, выбросы), тесты регрессий для индексов потребительских и производственных цен, промышленного производства и инфляции.
Есть ноутбуки по моделям пространственных состояний (скрытые марковские модели, гауссовы смеси), по кривой доходности и моделированию структуры процентных ставок, по факторной структуре доходностей облигаций (PCA), по оценке опционов (биномиальные деревья, Black–Scholes–Merton, Монте‑Карло), по Value‑at‑Risk для криптовалют.
🪐 Текстовый анализ и NLP
В ноутбуках по NLP разбирают, как построить тематические модели для стенограмм FOMC, оценить тональность отчётов 10‑K/10‑Q на основе словарей Loughran–Macdonald, проанализировать описания бизнеса с использованием методов POS‑тэггинга и кластеризации.
Далее идут примеры классификации отраслей, прогнозов макроэкономических индикаторов и нейросетей с эмбеддингами слов, использование сверточных и рекуррентных сетей для прогнозирования макро данных, примеры reinforcement learning для планирования пенсионных расходов.
🤡 LLM‑ы
И наконец, черешенка на торте — раздел про большие языковые модели: построение языковых моделей для «Федспика», анализ SEC Edgar, fine‑tuning моделей на индустриальной классификации, prompt‑инжиниринг для новостного сентимента и даже проектирование multi‑agent LLM‑систем для оценки корпоративной благотворительности, чего только не придумают.
Крутая энциклопедия по современному количественному анализу: от классической эконометрики и факторного анализа до сетевой науки, NLP и LLM‑агентов.
Что из этого вы пробовали? Приходите к нам в чат, обсудим)
Quant Researcher
https://terence-lim.github.io/docs/financial-data-science-notebooks/README.html
Авторы собрали практические примеры по финансовой эконометрике, временным рядам и машинному обучению.
😎 Данные, данные, данные…
Вместе с ноутбуками поставляется библиотека FinDS, которая демонстрирует, как строить пайплайн для работы с финансовыми базами. Например, с макроэкономическими данными от FRED и BEA.
🅱️ Классические вопросы: цены, факторы и регрессии
Если вас интересуют классические стратегии, здесь есть ноутбуки про свойства цен и тестирование гипотез по методике Джегадиша—Титмана (моментум на CRSP‑акциях, оценка моментов и Newey—West стандарты ошибок). Есть материалы по исследованию Фама—Френч (стоимость и размер, линейные регрессии на CRSP/Compustat), по кросс‑секционным регрессиям Фама—Макбет (CAPM, нелинейные регрессии и квадратичная оптимизация), а также разбор стратегий контртренда с учетом структурных разрывов и затрат на реализацию.
🔮 Макроэкономика и риск‑менеджмент
Более широкие темы включают анализ экономических показателей (прогнозы, занятость, выбросы), тесты регрессий для индексов потребительских и производственных цен, промышленного производства и инфляции.
Есть ноутбуки по моделям пространственных состояний (скрытые марковские модели, гауссовы смеси), по кривой доходности и моделированию структуры процентных ставок, по факторной структуре доходностей облигаций (PCA), по оценке опционов (биномиальные деревья, Black–Scholes–Merton, Монте‑Карло), по Value‑at‑Risk для криптовалют.
🪐 Текстовый анализ и NLP
В ноутбуках по NLP разбирают, как построить тематические модели для стенограмм FOMC, оценить тональность отчётов 10‑K/10‑Q на основе словарей Loughran–Macdonald, проанализировать описания бизнеса с использованием методов POS‑тэггинга и кластеризации.
Далее идут примеры классификации отраслей, прогнозов макроэкономических индикаторов и нейросетей с эмбеддингами слов, использование сверточных и рекуррентных сетей для прогнозирования макро данных, примеры reinforcement learning для планирования пенсионных расходов.
🤡 LLM‑ы
И наконец, черешенка на торте — раздел про большие языковые модели: построение языковых моделей для «Федспика», анализ SEC Edgar, fine‑tuning моделей на индустриальной классификации, prompt‑инжиниринг для новостного сентимента и даже проектирование multi‑agent LLM‑систем для оценки корпоративной благотворительности, чего только не придумают.
Крутая энциклопедия по современному количественному анализу: от классической эконометрики и факторного анализа до сетевой науки, NLP и LLM‑агентов.
Что из этого вы пробовали? Приходите к нам в чат, обсудим)
Quant Researcher