Створення всебічного веб-додатку для торгівлі на фінансових ринках за допомогою Streamlit

## Вступ

У сьогоднішньому швидко змінюваному фінансовому світі важливо залишатися попереду ринкових трендів і приймати обґрунтовані інвестиційні рішення. З розвитком технологій фінансові інструменти для аналізу стали доступнішими для всіх — від досвідчених інвесторів до новачків. У цій статті я проведу вас через процес створення комплексного веб-додатку для торгівлі на фінансових ринках за допомогою Streamlit, потужного фреймворку для створення інтерактивних веб-додатків на Python.

Додаток, з відповідною назвою FinanceAPP, призначений для надання користувачам набору інструментів для технічного аналізу, розподілу активів та прогнозування. Незалежно від того, чи ви професійний трейдер, чи тільки починаєте знайомитися з фінансами, цей додаток має на меті покращити ваш процес прийняття рішень, надаючи інсайти щодо продуктивності акцій і ринкових трендів.

## Корисність FinanceAPP

FinanceAPP є цінним ресурсом для всіх, хто цікавиться фінансовими ринками. Використовуючи можливості Streamlit і інтегруючи різні джерела фінансових даних, додаток надає користувачам зручний інтерфейс для проведення глибокого аналізу. Користувачі можуть здійснювати технічний аналіз із популярними індикаторами, оптимізувати свої інвестиційні портфелі та прогнозувати майбутні ціни акцій. Такий рівень аналізу є необхідним для прийняття стратегічних інвестиційних рішень і ефективного управління ризиками.

Крім того, модульний дизайн FinanceAPP дозволяє легко розширювати та налаштовувати додаток, даючи змогу користувачам адаптувати інструмент до своїх специфічних потреб. Чи хочете ви аналізувати одну акцію, чи цілий портфель, FinanceAPP надає гнучкість і функціональність, необхідні для здобуття конкурентної переваги на фінансових ринках.

Слідкуйте за оновленнями, адже ми заглибимося в процес розробки, розглянемо функціональні можливості FinanceAPP і поділимося порадами, як створити власні інструменти для фінансового аналізу за допомогою Streamlit.

## Розуміння структури проєкту

Проєкт FinanceAPP організований за чіткою структурою директорій, що полегшує розробку та обслуговування додатка. Ось основні компоненти:

• *Home.py*: Це основна точка входу в додаток, яка відповідає за налаштування користувацького інтерфейсу та навігацію між різними розділами.

• *utils.py*: Містить утилітарні функції для підтримки отримання та обробки даних, що робить функціональність додатка більш модульною та багаторазовою.

• *pages/*: Ця директорія містить окремі модулі для кожної основної функції додатка:

• 01_TechnicalAnalysis.py: Осуществляє функціонал технічного аналізу, дозволяючи користувачам застосовувати різні індикатори до даних про акції.

• 02_Forecasting.py: Зосереджений на прогнозуванні майбутніх цін акцій за допомогою моделі Prophet.

• 03_AssetAllocation.py: Надає інструменти для оптимізації інвестиційних портфелів через різні стратегії розподілу активів.

• 04_Backtesting.py: Місце для майбутніх можливостей бек-тестування, де користувачі зможуть оцінювати торгові стратегії на основі історичних даних.

Такий структурований підхід не тільки покращує зручність читання та управління кодом, але й дозволяє легко розширювати додаток, коли додаються нові функціональні можливості. Організувавши проєкт таким чином, розробники можуть зосередитись на окремих компонентах без порушення загальної функціональності додатка.

## Процес отримання даних

Отримання даних є важливою складовою FinanceAPP, що дозволяє додатку надавати точний та актуальний фінансовий аналіз.
Процес отримання даних полегшується за допомогою серії функцій, визначених у файлі utils.py та реалізованих у різних модулях директорії pages.

У файлі utils.py кілька функцій відповідають за отримання даних компонентів з основних фондових індексів:

• *get_sp500_components*: Отримує список компаній індексу S&P 500, здійснюючи скрапінг даних з Wikipedia.

• *get_dax_components*: Отримує компоненти індексу DAX за схожим методом.

• *get_nikkei_components*: Використовує BeautifulSoup для парсингу HTML-контенту з вказаної URL-адреси для отримання компонентів індексу Nikkei 225.

• *get_ftse_components*: Завантажує дані індексу FTSE 100 з Wikipedia.

• *get_cac40_components*: Отримує компоненти індексу CAC 40, також за допомогою Wikipedia як джерела даних.

Функція load_data у файлі utils.py використовує бібліотеку yfinance для завантаження історичних даних акцій для обраних тикерів протягом заданого діапазону дат. Ця функція є важливою для надання сирих даних, необхідних для аналізу.

У директорії pages отримання даних налаштовується відповідно до потреб кожного модуля:

• *01_TechnicalAnalysis.py*: Користувачі вибирають ринковий індекс та тикер, після чого відповідні дані отримуються за допомогою функцій з utils.py. Ці дані використовуються для виконання технічного аналізу.

• *02_Forecasting.py*: Подібно до модуля технічного аналізу, користувачі вибирають ринковий індекс та тикер. Дані завантажуються та підготовлюються для прогнозування за допомогою моделі Prophet.

• *03_AssetAllocation.py*: Користувачі вибирають кілька активів для аналізу портфеля. Історичні дані цін цих активів завантажуються і використовуються для розрахунку дохідності та ковариацій, що є критично важливими для оптимізації портфеля.

Ця потужна система отримання даних забезпечує, щоб FinanceAPP надавала надійні та комплексні фінансові інсайти, інтегруючи кілька джерел даних та ефективно їх обробляючи.

## Меню Технічного Аналізу

Меню Технічного Аналізу в FinanceAPP є потужною функцією, що дозволяє користувачам виконувати глибокий аналіз даних акцій за допомогою різних технічних індикаторів. Реалізація цього меню в основному обробляється в файлі pages/01_TechnicalAnalysis.py.

Процес починається з налаштування конфігурації сторінки за допомогою функції set_page_config від Streamlit, яка визначає макет і заголовок сторінки. Користувацький інтерфейс структурований у три стовпці: центральний стовпець відображає основний заголовок додатка, а бокові стовпці містять зображення та посилання на LinkedIn.

Бічна панель грає важливу роль у зборі вводу від користувача. Користувачі можуть вибирати ринковий індекс та конкретний тикер з випадаючих меню, які динамічно оновлюються залежно від вибраного індексу. Цей процес вибору забезпечується функціями з utils.py, що гарантує доступ до найсвіжіших даних про акції.

Як тільки ввід користувача зібрано, додаток отримує історичні дані акцій для вибраного тикера за допомогою функції load_data. Ці дані стають основою для технічного аналізу.

Бічна панель також дозволяє користувачам налаштовувати свій аналіз, вибираючи різні технічні індикатори, такі як Просте ковзне середнє (SMA), Полоси Боллінджера та Індекс відносної сили (RSI). Для кожного індикатора користувачі можуть налаштовувати параметри, такі як періоди та стандартні відхилення, що надає гнучкість у виконанні аналізу.

Після виконання аналізу додаток генерує інтерактивні графіки за допомогою бібліотеки cufflinks, яка безшовно інтегрується з Plotly для створення привабливих візуальних діаграм. Ці графіки відображають рухи цін акцій разом з обраними технічними індикаторами, надаючи користувачам цінні інсайти щодо ринкових трендів та потенційних торгових сигналів.

Загалом, меню Технічного Аналізу створено таким чином, щоб бути зручним для користувача, при цьому надаючи потужні аналітичні можливості.
Скориставшись інтерактивністю Streamlit та бібліотеками обробки даних Python, FinanceAPP дозволяє користувачам проводити комплексний технічний аналіз з легкістю.

## Меню Прогнозування

Меню Прогнозування в FinanceAPP створено для надання користувачам прогностичних інсайтів щодо руху цін акцій з використанням моделі Prophet. Ця функціональність реалізована у файлі pages/02_Forecasting.py.

Налаштування користувацького інтерфейсу подібне до меню Технічного Аналізу, із структурованим макетом, що включає заголовок та бічну панель для вводу даних від користувача. Користувачі починають з вибору ринкового індексу та тикера, що визначає, які дані акцій будуть аналізуватися. Цей вибір забезпечується тими самими утилітами, що використовуються в інших модулях, що гарантує консистентність отримання даних.

Після того, як користувач вказав акцію та діапазон дат, додаток завантажує історичні дані за допомогою функції load_data. Дані потім готуються для прогнозування шляхом форматування відповідно до вимог моделі Prophet, що включає налаштування колонок для дати та цілі.

Бічна панель включає опції для налаштування моделі Prophet, такі як відсоток даних, що використовуватимуться для тестування, діапазон змін, а також включення свят країни. Ці параметри дозволяють користувачам адаптувати процес прогнозування до своїх потреб і покращити точність прогнозів.

Після запуску процесу прогнозування додаток підлаштовує модель Prophet до тренувальних даних та генерує прогнози на майбутнє. Результати відображаються в інтерактивних графіках Plotly, що містять прогнозовані ціни акцій та інтервали довіри. Крім того, додаток надає аналіз змінних точок, що висвітлює значні зміни в тренді акцій з часом.

Загалом, меню Прогнозування надає користувачам можливість передбачати майбутні ринкові рухи та приймати інвестиційні рішення, засновані на даних. Використовуючи можливості моделі Prophet і інтерактивні функції Streamlit, FinanceAPP забезпечує потужний інструмент прогнозування, який є доступним та корисним.

## Меню Оптимізації Портфеля

Меню Оптимізації Портфеля в FinanceAPP є функцією, що дозволяє користувачам оптимізувати свої інвестиційні портфелі, аналізуючи розподіл активів за допомогою різних стратегій. Ця функціональність реалізована у файлі pages/03_AssetAllocation.py.

Налаштування починається з зручного інтерфейсу, де користувачі можуть вибрати ринковий індекс та вказати кілька активів для аналізу портфеля. Цей вибір забезпечується утилітами з utils.py, що гарантує доступ користувачів до найсвіжіших даних для обраних активів.

Після того, як активи вибрані, користувачі можуть визначити діапазон дат для аналізу. Додаток потім завантажує історичні ціни для цих активів за допомогою функції load_data. Ці дані є критичними для розрахунку дохідності та ковариацій, що є важливими для оптимізації портфеля.

Бічна панель надає опції для вибору методу оптимізації портфеля, зокрема таких технік, як симуляції Монте-Карло, оптимізація за допомогою SciPy, оптимізація через CVXPY та ієрархічна паритетність ризику. Кожен метод пропонує різний підхід до оптимізації портфеля, що дозволяє користувачам досліджувати різні стратегії та їх потенційні результати.

Після виконання аналізу оптимізації портфеля додаток генерує візуалізації за допомогою Plotly, відображаючи відкориговані ціни закриття та денні дохідності вибраних активів. Ці графіки допомагають користувачам зрозуміти історичну продуктивність складових їхнього портфеля.

Додаток також моделює різні розподіли активів портфеля та обчислює метрики, такі як дохідність, волатильність і коефіцієнт Шарпа.
Користувачі можуть візуалізувати ці результати, щоб визначити оптимальний розподіл активів, що відповідає їхнім інвестиційним цілям.

Загалом, меню Оптимізації Портфеля надає користувачам інструменти для прийняття обґрунтованих рішень щодо своїх інвестиційних портфелів. Інтегруючи передові техніки оптимізації та інтерактивні візуалізації, FinanceAPP пропонує комплексну платформу для вивчення стратегій розподілу активів.

## Меню Тестування Стратегій

Меню Тестування Стратегій в FinanceAPP є очікуваною функцією, яка дозволить користувачам оцінювати торгові стратегії на основі історичних даних. Хоча це меню зараз знаходиться в розробці, воно обіцяє значно підвищити цінність додатка, надаючи можливість тестувати ефективність стратегій перед їх застосуванням у реальних умовах.

Слідкуйте за оновленнями цієї захоплюючої функції! Запрошую вас підписатися на мій профіль на Medium, щоб отримати сповіщення, коли меню Тестування Стратегій буде випущене та коли буде опублікована супутня стаття. Це нововведення ще більше посилить можливості FinanceAPP, надаючи повноцінний набір інструментів для фінансового аналізу та прийняття рішень.

## Висновки

FinanceAPP є важливим кроком уперед у напрямку зроблення аналізу фінансових ринків доступним та всебічним для користувачів усіх рівнів. Інтегруючи потужні інструменти для технічного аналізу, прогнозування та оптимізації портфеля, додаток надає користувачам можливість приймати обґрунтовані інвестиційні рішення. Коли меню Тестування Стратегій буде розроблене, FinanceAPP продовжить розширювати свої можливості, пропонуючи ще більше потужних функцій для оцінки торгових стратегій.

Запрошую вас дослідити FinanceAPP та побачити його функціонал в дії:

• *Streamlit App*: Посилання на додаток

• *GitHub Репозиторій*: JosueAfouda

Щоб бути в курсі майбутніх розробок та статей, підписуйтеся на мене:

• *LinkedIn*: Josué A.

• *YouTube*: JADATATECHCONSULTING

Дякую за увагу, і я з нетерпінням чекаю можливості поділитися новими інсайтами та оновленнями з вами в майбутньому!

Перекладено з: Building a Comprehensive Financial Market Trading Web App with Streamlit