Если вы когда-нибудь задумывались о том, на сколько лет хватит ваших накоплений после выхода на пенсию — эта статья для вас. Мы разберём, как с помощью open-source библиотеки okama для Python можно моделировать и тестировать различные стратегии снятия денег с инвестиционного портфеля. От классического «правила 4%» до продвинутых адаптивных стратегий — всё с примерами кода.

Ребалансировка инвестиционного портфеля позволяет контролировать риск и не давать ему отклоняться от заданных параметров. Кроме того, при правильном подходе ребалансировка приносит "избыточную доходность".

В 2024 году инвестиции в Индекс Московской биржи принесли небольшие 1,6%. Это существенно ниже средней доходности (16,8% за 25 лет истории). Но не все знают, что спасло ситуацию в 2024 от минуса. Оказывается, ценовая доходность индекса была отрицательной -6,9%. И только дивидендная доходность 9,1% позволила индексу «сохранить лицо». Такая поддержка со стороны дивидендов происходит не первый раз. Считаем дивидендную доходность в Python за несколько строк.

В среде финтех проектов наблюдается интересный парадокс. С одной стороны, вряд ли можно найти область, куда приходит больше инвестиций. Поэтому именно в финтехе сосредоточены самые продвинутые технологии: блокчейн, искусственный интеллект, биг дата, ML и др. С другой стороны, именно в финансовой области наблюдается наименьшее количество хорошо развитых open-source проектов.