# TSMOM
Time-Series Momentum Strategies
In this project various time-series momentum strategies are implemented. Performance characteristics (such as return, volatility, turnover,
transaction costs,...) of portfolios based on these strategies are then analyzed using historical data from futures contracts.
Following plots are produced using pyfolio (https://quantopian.github.io/pyfolio)
![Cumulative Returns](https://github.com/neizvestnyy27/TSMOM/blob/master/img/cumulative_returns.png)
![Cumulative Return Volatility Matched to Benchmark](https://github.com/neizvestnyy27/TSMOM/blob/master/img/cumulative_return_volatility_matched_to_benchmark.png)
![Rolling Volatility](https://github.com/neizvestnyy27/TSMOM/blob/master/img/rolling_volatility.png)
![Underwater Plot](https://github.com/neizvestnyy27/TSMOM/blob/master/img/underwater.png)
![Rolling Sharpe](https://github.com/neizvestnyy27/TSMOM/blob/master/img/rolling_sharpe.png)
![Returns](https://github.com/neizvestnyy27/TSMOM/blob/master/img/returns.png)
![Return Quantiles](https://github.com/neizvestnyy27/TSMOM/blob/master/img/return_quantiles.png)
![monthly_returns](https://github.com/neizvestnyy27/TSMOM/blob/master/img/distribution_monthly_ret.png)
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TSMOM:时间序列动量策略
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2021-04-30
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TSMOM 时间序列动量策略 在该项目中,实施了各种时间序列动量策略。 然后,使用来自期货合约的历史数据来分析基于这些策略的投资组合的绩效特征(例如回报,波动率,周转率,交易成本等)。 以下图是使用pyfolio( )生成的
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TSMOM-master.zip (33个子文件)
TSMOM-master
.gitignore 1KB
data
quandl
quandl_Bloom_dict.xlsx 19KB
__init__.py 0B
README.md 1KB
tests
test_trend_rules.py 597B
test_finance_metrics.py 1KB
test_portfolio_strategy.py 5KB
__init__.py 0B
test_stats.py 490B
test_db_manager.py 2KB
main
database_manager.py 21KB
utilities.py 2KB
__init__.py 0B
finance_metrics.py 4KB
volatility_estimator.py 2KB
ts_mom_scratch.py 3KB
portfolio_strategy
tsmom.py 2KB
__init__.py 0B
time_varying.py 8KB
cvol.py 982B
corrTSMOM.py 4KB
plot_helper.py 6KB
asset_manager.py 6KB
stats_helper.py 1KB
trade_rule.py 2KB
img
rolling_volatility.png 43KB
underwater.png 38KB
distribution_monthly_ret.png 38KB
cumulative_returns.png 36KB
return_quantiles.png 69KB
returns.png 33KB
rolling_sharpe.png 31KB
cumulative_return_volatility_matched_to_benchmark.png 26KB
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曲奇小朋友
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