S7.5: Portfolio construction and costs

Aperta
#143 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
data

Direzione di ricerca

Start by reading the roadmap entry for S7.5 and the dependent story S7.3 (#30), then inspect the engine entry points and existing tests in the repository. Implement filters, ranking, weighting, trading costs, and turnover reporting; add hand-checked tests for the acceptance criteria. The story is done when those behaviors are implemented and the tests verify them.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

area: engine blocked priority: P0 story

Roadmap story S7.5 · Project · Roadmap

Parent epic: E7 #14

Dependencies: S7.3 #30

Priority: P0 · Size: M · Sprint: 4 · Milestone: M4 · Area: engine · Depends on: S7.3 · Reqs: FR-B5 · Status: Backlog

Story: As a researcher, I want to turn signals into portfolios in standard ways, so that I can test "stocks with X outperform" ideas.

Acceptance criteria

  • Filters (for example, signal > 0), quantile ranking, and equal-weight long-only portfolios.
  • Value weights and long-short are optional settings.
  • Costs are charged in basis points on traded value, and turnover is reported.

Tasks

  • Implement filters and ranking
  • Implement the weighting schemes
  • Implement the cost model and turnover
  • Write hand-checked tests

Progress evidence (2026-11-08): No implementation or completion evidence for these acceptance criteria is present in the audited commit. This remains planned work.

Audited against committed main at 0c32c57. Local, staged, and untracked work is excluded.

Lingua principale
Python
Stelle
0
Fork
0
Merge medio
3h 33m
PR unite (30g)
50

Preparare l'ambiente

  • Nessun Dockerfile né file Docker Compose
  • Ha un modello di pull request
  • Nessuna guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di nfiasco/Quant-Time-Machine

Tutte le issue di nfiasco/Quant-Time-Machine

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.