Получение цен на акции.
Вы можете получить цены на акции с помощью таких API, как Alpha Vantage или Yahoo Finance.

import yfinance as yf

# Get the stock data
stock = yf.Ticker("ROBIN")
stock_data = stock.history(period="1d")

# Print the stock data
print(stock_data)

Технические индикаторы.
Технические индикаторы могут дать представление о тенденциях и моделях цен на акции.

import talib

# Get the closing prices
close_prices = stock_data["Close"].values

# Calculate the moving average
ma = talib.SMA(close_prices, timeperiod=10)

# Print the moving average
print(ma)

Бэктестирование торговой стратегии.
Вы можете протестировать свои торговые стратегии, используя исторические данные по акциям.

import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy):
   def __init__(self):
       # Define your trading strategy here
       pass

   def next(self):
       # Implement your trading logic here
       pass

# Create a cerebro instance
cerebro = bt.Cerebro()

# Add the strategy
cerebro.addstrategy(MyStrategy)

# Add the data feed
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname="ROBIN", fromdate=start_date, todate=end_date)
cerebro.adddata(data)

# Run the backtest
cerebro.run()

Оптимизация портфеля.
Вы можете оптимизировать свой портфель акций, используя такие методы, как оптимизация среднего отклонения.

import numpy as np
import scipy.optimize as sco

# Define the expected returns and covariance matrix
returns = np.array([0.1, 0.2, 0.15])
cov_matrix = np.array([[0.05, 0.03, 0.02], [0.03, 0.08, 0.05], [0.02, 0.05, 0.1]])

# Define the objective function for optimization
def objective(weights):
   return np.dot(weights, returns) / np.sqrt(np.dot(weights, np.dot(cov_matrix, weights)))

# Define the constraint for the weights
constraints = [{'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1}]

# Perform portfolio optimization
result = sco.minimize(objective, x0=initial_weights, method='SLSQP', constraints=constraints)
optimized_weights = result.x

# Print the optimized weights
print(optimized_weights)

Анализ настроений.
Вы можете выполнить анализ настроений на основе данных социальных сетей, чтобы оценить настроения рынка.

from textblob import TextBlob

# Define the text to analyze
text = "I think Robin's stock will go up."

# Perform sentiment analysis
sentiment = TextBlob(text).sentiment

# Print the sentiment
print(sentiment.polarity)