Strategy Russian Corporate Bonds

текущую дату произвести кластеризацию данных по купонной доходности, расчёт доходности по каждой облигации и предложить алгоритм расчета портфеля, отвечающего определенным, выбранным самостоятельно, параметрам.
https://github.com/nevgeniy1993/Final-Work

формату данных
Наличие и устранение дубликатов
Наличие и устранение нулевых значений по важным для анализа параметрам
Решение проблемы недостаточности данных: Так как мы имеем дело с денежными средствами, а итог нашей работы - составление конкретного плана действия по их распоряжению, было принято решение удалить все облигации с неизвестными данными (~15% базы).

с использованием “метода плеча”.

Визуализация результатов (модуль tabloo).

как можно чаще (от 4 раз в год);
- Купонная ставка должна быть выше Среднего банковского депозита;
- Качество бумаг (листинг) должен быть не менее 2;
- Общая доходность выше текущей инфляции;
- Гашение в течении 3-х лет;
- Бумага для не квалифицированных инвесторов.
7. Выбор 5 облигаций с максимальной доходностью и сравнение со средним банковским депозитом
8. Визуализация.

и пр.)
Requests – для создания HTTP-запросов.
Для обращения к ММВБ и получения базы данных.
Pandas – для обработки и анализа данных.
Для перевода базы данных в тип DataFrame и дальнейшей работы с ней.
Datetime – работа с датами.
Для работы с датами выплаты купона и гашения по облигациям.
Kmeans – модуль интеллектуальной кластеризации.
Для кластеризации облигация по купонной доходности
Matplotlib.pyplot – для визуализации данных.
Для визуализации кластеризации купонной доходности и предлагаемого портфеля.
Tabloo – простой модуль для визуализации табличных данных.
Для визуализации таблицы данных после расчета доходности облигаций.