def portfolio_cum_return(df: pd.DataFrame):
"""Кумулятивная доходность портфеля."""
names = get_investors_names(df)
# После внесения средств
post_value = df["Value"]
# Перед внесением средств
pre_value = post_value.subtract(df[names].sum(axis=1), fill_value=0)
portfolio_return = pre_value / post_value.shift(1)
portfolio_return.iloc[0] = 1
return portfolio_return.cumprod()
def update_data(
report_name: str, date: pd.Timestamp, value: float, inflows: dict, dividends: float
):
"""Обновляет файл с данными статистики изменения стоимости портфеля.
Проверяет, что в этом месяце статистика еще не вносилась.
:param report_name:
Название файла с отчетом.
:param date:
Дата отчета.
:param value:
Стоимость активов.
:param inflows:
Словарь с именами инвесторов и внесенных ими средств за период.
:param dividends:
Дивиденды за период.
"""
df = read_data(report_name)
last_date = df.index[-1]
if last_date + pd.DateOffset(months=1, day=1) > date:
raise POptimizerError("В этом месяце данные уже вносились в отчет")
total_inflow = 0
for investor, inflow in inflows.items():
if investor not in df.columns:
raise POptimizerError(f"Неверное имя инвестора - {investor}")
df.loc[date, investor] = inflow
total_inflow += inflow
df.loc[date, "Value"] = value
portfolio_return = (value - total_inflow) / df.loc[last_date, "Value"]
investors = pdf_upper.get_investors_names(df)
value_labels = "Value_" + investors
pre_inflow_value = df.loc[last_date, value_labels] * portfolio_return
df.loc[date, value_labels] = pre_inflow_value.add(
df.loc[date, investors].values, fill_value=0
)
if dividends == 0:
df.loc[date, "Dividends"] = np.nan
else:
df.loc[date, "Dividends"] = dividends
df.to_excel(REPORTS_PATH / f"{report_name}.xlsx", SHEET_NAME)
def test_get_investors_names(df):
df = pdf_upper.get_investors_names(df)
assert isinstance(df, pd.Index)
assert list(df) == ["WLMike", "Igor"]