Dolphin.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "DtmSIxC6Ai-m"
   },
   "source": [
    "# Sujet\n",
    "\n",
    "L’objectif du projet est de concevoir un programme créant un portefeuille optimisant le ratio de Sharpe, sous certaines contraintes, comme le ferait un gestionnaire d’actif ou un robo-advisor.\n",
    "L’univers d’actifs de base étant possiblement très grand (environs 450 actifs), le nombre de possibilité de compositions différentes envisageables est alors infini, ce qui rend ce problème NP-complet.\n",
    "Votre objectif est de créer un unique portefeuille avec les contraintes suivantes :\n",
    "\n",
    "-\tLe portefeuille doit être exactement composé d’un minimum de 15 actifs, et d’un maximum de 40 actifs.\n",
    "-\tChaque actif doit représenter un %NAV du portefeuille entre 1 et 10% à la date du 01/06/2016.\n",
    "-\tLe portefeuille n’aura qu’une unique composition commençant le 01/06/2016.\n",
    "-\tOn évaluera le sharpe sur la période du 01/06/2016 au 30/09/2020\n",
    "-\tLe portefeuille devra comporter au moins 50% d’actions. (en montant pas en quantité)\n",
    "\n",
    "Si l’une de ces contraintes n’est pas respectée votre portefeuille sera considéré comme invalide et non pris en compte dans le classement (et/ou Notation)\n",
    "\n",
    "La valeur du ratio de Sharpe prise en compte dans la notation est celle de la période du 01/06/2016 au 30/09/2020. Les données mises à dispositions elles, s’arrêtent au 23/10/2020.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "wk4KVRucQiu6"
   },
   "source": [
    "# Setup"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "TQ8Ab_C-Qiu-"
   },
   "source": [
    "## Install dependencies"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "wFIZWX_BQiu_",
    "outputId": "6c9288df-bb78-4e11-d8a9-372357ba671d"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: requests in c:\\users\\unter\\miniconda3\\lib\\site-packages (2.22.0)\n",
      "Requirement already satisfied: python-dotenv in c:\\users\\unter\\miniconda3\\lib\\site-packages (0.15.0)\n",
      "Requirement already satisfied: idna<2.9,>=2.5 in c:\\users\\unter\\miniconda3\\lib\\site-packages (from requests) (2.8)\n",
      "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\\users\\unter\\miniconda3\\lib\\site-packages (from requests) (2020.6.20)\n",
      "Requirement already satisfied: chardet<3.1.0,>=3.0.2 in c:\\users\\unter\\miniconda3\\lib\\site-packages (from requests) (3.0.4)\n",
      "Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in c:\\users\\unter\\miniconda3\\lib\\site-packages (from requests) (1.24.2)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!pip install requests python-dotenv"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "tu8aSNUQQivL"
   },
   "source": [
    "## Load environment variables\n",
    "\n",
    "have a _.env_ file containing:\n",
    "```\n",
    "DOLPHIN_USERNAME=EPITA_GROUPE5\n",
    "DOLPHIN_PASSWORD=pwd\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "id": "LWNLxFTWQivM"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Date\n",
    "from datetime import datetime\n",
    "\n",
    "# Utils\n",
    "import warnings\n",
    "\n",
    "# Environment\n",
    "from dotenv import load_dotenv\n",
    "import os\n",
    "from os import getenv\n",
    "if not os.path.isfile('.env'):\n",
    "  username = ''\n",
    "  password = ''\n",
    "  warnings.warn('.env file not present ! creating...')\n",
    "  while not username or not password:\n",
    "    username = input('DOLPHIN_USERNAME')\n",
    "    password = input('DOLPHIN_PASSWORD')\n",
    "  with open('.env', 'w') as f:\n",
    "    f.write(f'DOLPHIN_USERNAME={username}\\n')\n",
    "    f.write(f'DOLPHIN_PASSWORD={password}')\n",
    "# Load the .env environment variables\n",
    "load_dotenv()\n",
    "\n",
    "# Network\n",
    "import urllib3\n",
    "urllib3.disable_warnings()\n",
    "from base64 import b64encode\n",
    "\n",
    "# Requests\n",
    "import requests\n",
    "from requests.compat import urljoin\n",
    "from requests import Session\n",
    "\n",
    "# Dataframe\n",
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import math"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "RoM8qYc0QivT"
   },
   "source": [
    "# Network classes"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "id": "E_oblgfQQivT"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class NetworkManager():\n",
    "    '''\n",
    "    Low level network manager class; python requests module wrapper\n",
    "    '''\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        # Username and Password\n",
    "        self.__USERNAME = getenv('DOLPHIN_USERNAME')\n",
    "        self.__PASSWORD = getenv('DOLPHIN_PASSWORD')\n",
    "        if not self.__USERNAME or not self.__PASSWORD:\n",
    "          raise RuntimeError('Variable DOLPHIN_USERNAME or DOLPHIN_PASSWORD is not set')\n",
    "        self.__USERNAME = bytes(self.__USERNAME, 'utf-8')\n",
    "        self.__PASSWORD = bytes(self.__PASSWORD, 'utf-8')\n",
    "        \n",
    "        # root\n",
    "        self.SCHEME = 'https'\n",
    "        self.HOST_NAME = 'dolphin.jump-technology.com'\n",
    "        self.PORT = 8443\n",
    "        self.APIVERSION = 'v1'\n",
    "        self.URL = f'{self.SCHEME}://{self.HOST_NAME}:{self.PORT}/api/{self.APIVERSION}/'\n",
    "        #self.HEADERS = { 'Authorization': self.__getAuth() }\n",
    "        #self.session = Session(auth=(self.__USERNAME,self.__PASSWORD), headers=self.HEADERS)\n",
    "        \n",
    "        # session\n",
    "        self.session = Session()\n",
    "        self.session.auth = (self.__USERNAME, self.__PASSWORD)\n",
    "        self.session.verify = False\n",
    "    \n",
    "    def __call__(self, endpoint, params):\n",
    "        url = urljoin(self.URL, endpoint)\n",
    "        return self.session.get(url, params=params)\n",
    "\n",
    "    def post(self, endpoint, params, payload):\n",
    "        url = urljoin(self.URL, endpoint)\n",
    "        return self.session.post(url, params=params, json=payload)\n",
    "\n",
    "    def put(self, endpoint, params, payload):\n",
    "        url = urljoin(self.URL, endpoint)\n",
    "        return self.session.put(url, params=params, json=payload)\n",
    "\n",
    "    '''\n",
    "    def __getAuth(self):\n",
    "        return 'Basic ' + b64encode(b':'.join((self.__USERNAME, self.__PASSWORD))).strip().decode('utf-8')\n",
    "    '''"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "id": "bO7IrWZRQivZ"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class RestManager(NetworkManager):\n",
    "    '''\n",
    "    High level RestManager class exposing main Dolphin API methods\n",
    "    '''\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super(RestManager, self).__init__()\n",
    "        \n",
    "    def getAssetList(self, parDate, columns=['ASSET_DATABASE_ID','LABEL','LAST_CLOSE_VALUE_IN_CURR','TYPE','CURRENCY'], fullResponse=False):\n",
    "        '''\n",
    "        Retourne la liste complète des actifs.\n",
    "        Avec les valeurs des colonnes \"ASSET_DATABASE_ID\", \"LABEL\", \"LABEL_CLOSE_VALUE_IN_CURR\", \"TYPE\", \"CURRENCY\" à parDate.\n",
    "\n",
    "                Parameters:\n",
    "                        parDate (str): an RFC 3339 compliant date string\n",
    "                        columns (list): the list of parameters\n",
    "                        fullResponse (bool): wether to return the full response or not\n",
    "\n",
    "                Returns:\n",
    "                        json (list): list of pars dictionary\n",
    "        '''\n",
    "        try:\n",
    "            params = { 'date': parDate, 'columns': columns }\n",
    "            if fullResponse:\n",
    "              params['fullResponse'] = fullResponse\n",
    "            resp = self('asset', params=params)\n",
    "            return resp.json()\n",
    "        except Exception as e:\n",
    "            return e\n",
    "    \n",
    "    def getAsset(self, parId, parDate, columns=['ASSET_DATABASE_ID', 'LABEL', 'LAST_CLOSE_VALUE_IN_CURR', 'TYPE', 'CURRENCY'], fullResponse=False):\n",
    "      try:\n",
    "        params = {'date': parDate, 'columns': columns}\n",
    "        if fullResponse:\n",
    "          params['fullResponse'] = fullResponse\n",
    "        resp = self(f'asset/{parId}', params=params)\n",
    "        return resp.json()\n",
    "      except Exception as e:\n",
    "        return e\n",
    "\n",
    "    def getAssetAttr(self, parId, parAttr, parDate, fullResponse=False):\n",
    "      try:\n",
    "        params = {'date': parDate}\n",
    "        if fullResponse:\n",
    "          params['fullResponse'] = fullResponse\n",
    "        resp = self(f'asset/{parId}/attribute/{parAttr}', params=params)\n",
    "        return resp.json()\n",
    "      except Exception as e:\n",
    "        return e\n",
    "\n",
    "    def getQuote(self, parId, parStartDate, parEndDate):\n",
    "      try:\n",
    "        params = {'start_date': parStartDate, 'end_date': parEndDate}\n",
    "        resp = self(f'asset/{parId}/quote', params=params)\n",
    "        return resp.json()\n",
    "      except Exception as e:\n",
    "        return e\n",
    "\n",
    "    def getPortfolio(self, parId):\n",
    "      try:\n",
    "        params = []\n",
    "        resp = self(f'portfolio/{parId}/dyn_amount_compo', params=params)\n",
    "        return resp.json()\n",
    "      except Exception as e:\n",
    "        return e\n",
    "\n",
    "    def putPortfolio(self, parId, portfolioLabel, currency, amount_type, values):\n",
    "      try:\n",
    "        params = []\n",
    "        payload = {'label': portfolioLabel,\n",
    "                   'currency': currency,\n",
    "                   'type': amount_type,\n",
    "                   'values': values}\n",
    "        resp = self.put(f'portfolio/{parId}/dyn_amount_compo', params=params, payload=payload)\n",
    "        return resp.json()\n",
    "      except Exception as e:\n",
    "        return e\n",
    "    \n",
    "    def getRatio(self):\n",
    "      try:\n",
    "        params = []\n",
    "        resp = self('ratio', params=params)\n",
    "        return resp.json()\n",
    "      except Exception as e:\n",
    "        return e\n",
    "\n",
    "    def putRatio(self, ratio, asset, benchmark, start_date, end_date, frequency, fullResponse=False):\n",
    "      try:\n",
    "        params = []\n",
    "        if fullResponse:\n",
    "          params['fullResponse'] = fullResponse\n",
    "        payload = {'ratio': ratio,\n",
    "                   'asset': asset,\n",
    "                   'benchmark': benchmark,\n",
    "                   'start_date': start_date,\n",
    "                   'end_date': end_date,\n",
    "                   'frequency': frequency}\n",
    "        resp = self.post('ratio/invoke', params=params, payload=payload)\n",
    "        return resp.json()\n",
    "      except Exception as e:\n",
    "        return e"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "TntFcMPLQivd"
   },
   "source": [
    "## Examples"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "id": "zj4QHs3JQive"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "r = RestManager()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "id": "0FpJ5eFfAxvl"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "ratios = r.getRatio()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 363
    },
    "id": "37ze1FrWVuDJ",
    "outputId": "aa002cc1-8125-4338-e1bc-43bc6526818f"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>type</th>\n",
       "      <th>name</th>\n",
       "      <th>is_benchmark_needed</th>\n",
       "      <th>is_percent</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>id</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>11</th>\n",
       "      <td>Ratio</td>\n",
       "      <td>Correlation</td>\n",
       "      <td>True</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>Ratio</td>\n",
       "      <td>Exposition action</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "      <td>True</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>15</th>\n",
       "      <td>Ratio</td>\n",
       "      <td>Exposition action</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "      <td>True</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>Ratio</td>\n",
       "      <td>RDT</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "      <td>True</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>13</th>\n",
       "      <td>Ratio</td>\n",
       "      <td>Rendement</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "      <td>True</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>Ratio</td>\n",
       "      <td>Rendement_annualise</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "      <td>True</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>12</th>\n",
       "      <td>Ratio</td>\n",
       "      <td>Sharpe</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>14</th>\n",
       "      <td>Ratio</td>\n",
       "      <td>VaR historique</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "      <td>True</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10</th>\n",
       "      <td>Ratio</td>\n",
       "      <td>Volatilite</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "      <td>True</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "     type                 name  is_benchmark_needed  is_percent\n",
       "id                                                             \n",
       "11  Ratio          Correlation                 True       False\n",
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      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
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   "source": [
    "pars"
   ]
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  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "FUfxh9aknPdF"
   },
   "source": [
    "### Asset list dataframe"
   ]
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   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "f5FYiEVD7oJ3"
   },
   "source": [
    "Let's first create a dataframe that regroups all the information we could get beforehand from the API."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "metadata": {
    "id": "Ce5_7Xmy_gMB"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "START_DATE = datetime(2016, 6, 1).isoformat('T')\n",
    "END_DATE = datetime(2020, 9, 30).isoformat('T')\n",
    "MIN_PERCENT_NAV = 0.01\n",
    "MAX_PERCENT_NAX = 0.1\n",
    "NB_MIN_ASSET = 15\n",
    "NB_MAX_ASSET = 40\n",
    "PERCENT_MIN_STOCK = 0.5"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 156,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "class Portfolio():\n",
    "    \n",
    "    def __init__(self, dataframe=None): \n",
    "        if dataframe is None :\n",
    "            pars = r.getAssetList(datetime(2016, 6, 1).isoformat('T'))\n",
    "            company_id_array = []\n",
    "            company_name_array = []\n",
    "            asset_currency_array = []\n",
    "            asset_type_array = []\n",
    "            asset_value_array = []\n",
    "\n",
    "            for asset in pars:\n",
    "                company_id_array.append(int(asset['ASSET_DATABASE_ID']['value']))\n",
    "                company_name_array.append(asset['LABEL']['value'])\n",
    "                asset_currency_array.append(asset['CURRENCY']['value'])\n",
    "                asset_type_array.append(asset['TYPE']['value'])\n",
    "                asset_value_array.append(asset['LAST_CLOSE_VALUE_IN_CURR']['value'].split()[0].replace(',', '.')) if 'LAST_CLOSE_VALUE_IN_CURR' in asset else asset_value_array.append('error')\n",
    "\n",
    "            self.dataframe = pd.DataFrame(index=company_id_array)\n",
    "            self.dataframe['assetName'] = company_name_array\n",
    "            self.dataframe['assetCurrency'] = asset_currency_array\n",
    "            self.dataframe['assetType'] = asset_type_array\n",
    "            self.dataframe['assetValue'] = asset_value_array\n",
    "            self.dataframe['assetValue'] = pd.to_numeric(self.dataframe['assetValue'],errors='coerce')\n",
    "\n",
    "            resp = r.putRatio([13, 12, 10, 9], company_id_array, None, START_DATE, END_DATE, 'yearly')\n",
    "\n",
    "            self.dataframe['ROI'] = None\n",
    "            self.dataframe['annualROI'] = None\n",
    "            self.dataframe['sharpe'] = None\n",
    "            self.dataframe['stdDev'] = None\n",
    "\n",
    "            for i in company_id_array:\n",
    "                if i == 2201:\n",
    "                    print((resp[str(i)]['12']['value']).replace(',', '.'))\n",
    "                self.dataframe.loc[i, 'ROI'] = (resp[str(i)]['13']['value']).replace(',', '.')\n",
    "                self.dataframe.loc[i, 'annualROI'] = (resp[str(i)]['9']['value']).replace(',', '.')\n",
    "                self.dataframe.loc[i, 'sharpe'] = (resp[str(i)]['12']['value']).replace(',', '.')\n",
    "                self.dataframe.loc[i, 'stdDev'] = (resp[str(i)]['10']['value']).replace(',', '.')\n",
    "                self.dataframe.loc[i, 'ROIType'] = (resp[str(i)]['13']['type'])\n",
    "\n",
    "            self.dataframe['ROI'] = pd.to_numeric(self.dataframe['ROI'],errors='coerce')\n",
    "            self.dataframe['annualROI'] = pd.to_numeric(self.dataframe['annualROI'],errors='coerce')\n",
    "            self.dataframe['sharpe'] = pd.to_numeric(self.dataframe['sharpe'],errors='coerce')\n",
    "            self.dataframe['stdDev'] = pd.to_numeric(self.dataframe['stdDev'],errors='coerce')\n",
    "            \n",
    "            self.dataframe['quantity'] = 0\n",
    "            self.dataframe['totalValue'] = 0\n",
    "            self.dataframe['NAVPercentage'] = 0\n",
    "        else:\n",
    "            self.dataframe = dataframe.copy()\n",
    "        \n",
    "        self.cov = pd.DataFrame(index=self.dataframe.index)\n",
    "        for i in self.dataframe.index:\n",
    "            self.cov[i] = None\n",
    "\n",
    "    def get_dataframe(self):\n",
    "        return self.dataframe\n",
    "        \n",
    "    def get_index(self):\n",
    "        return self.dataframe.index.tolist()\n",
    "    \n",
    "    def is_fund(self, id):\n",
    "        return 'FUND' in assetDF.loc[id, 'assetType']\n",
    "    \n",
    "    def get_nb_asset(self):\n",
    "        return len(self.dataframe[self.dataframe['quantity'] != 0])\n",
    "    \n",
    "    def update_nav(self):\n",
    "        self.dataframe['NAVPercentage'] = self.dataframe['totalValue'] / self.dataframe['totalValue'].sum()\n",
    "        \n",
    "    def get_asset(self, id, n):\n",
    "        quantity = self.dataframe.loc[id, 'quantity']\n",
    "        self.dataframe.loc[id, 'quantity'] += n if n + quantity >= 0 or n > 0 else 0\n",
    "        self.dataframe.loc[id, 'totalValue'] = self.dataframe.loc[id, 'assetValue'] * self.dataframe.loc[id, 'quantity']\n",
    "        self.update_nav()\n",
    "        return self.dataframe\n",
    "    \n",
    "    def print_cov(self):\n",
    "        return self.cov\n",
    "    \n",
    "    # Fills in correlation matrix but takes 3 minutes\n",
    "    def init_correlation(self):\n",
    "        for nb, i in enumerate(self.dataframe.index):\n",
    "            correlationResp = r.putRatio([11], b.get_index(), i, START_DATE, END_DATE, 'yearly')\n",
    "            for j in self.dataframe.index:\n",
    "                if correlationResp[str(j)]['11']['type'] == 'double' and cov.loc[i, j] is None:\n",
    "                    self.cov.loc[i, j] = float(correlationResp[str(j)]['11']['value'].replace(',', '.'))\n",
    "                    self.cov.loc[j, i] = self.cov.loc[i, j]\n",
    "                else:\n",
    "                    self.cov.loc[i, j] = float('nan')\n",
    "            print(\"{} / {}\".format(nb, len(self.dataframe.index)))\n",
    "        return self.cov\n",
    "    \n",
    "    def get_covariance_unused(self, i, j):\n",
    "        return self.cov.loc[i, j]\n",
    "    \n",
    "    def get_covariance(self, i, j):\n",
    "        if self.cov.loc[i, j] is None or math.isnan(self.cov.loc[i, j]):\n",
    "            correlationResp = r.putRatio([11], [i], j, START_DATE, END_DATE, \"yearly\")\n",
    "            if correlationResp[str(i)]['11']['type'] == 'double':\n",
    "                correlation = float((correlationResp[str(i)]['11']['value']).replace(',', '.'))\n",
    "                self.cov.loc[i, j] = correlation\n",
    "                self.cov.loc[j, i] = correlation\n",
    "            else:\n",
    "                correlation = float('NaN')\n",
    "        else:\n",
    "            correlation = self.cov.loc[i, j]\n",
    "        stdDev_i = self.dataframe.loc[i, 'stdDev']\n",
    "        stdDev_j = self.dataframe.loc[j, 'stdDev']\n",
    "        print((stdDev_i, stdDev_j))\n",
    "        print(correlation)\n",
    "        return correlation * stdDev_i * stdDev_j\n",
    "    \n",
    "    # Compute sharpe of portfolio\n",
    "    def get_variance(self):\n",
    "        sum = 0\n",
    "        for i in self.dataframe[self.dataframe['NAVPercentage'] != 0].index:\n",
    "            for j in self.dataframe[self.dataframe['NAVPercentage'] != 0].index:\n",
    "                wi = self.dataframe.loc[i, 'NAVPercentage']\n",
    "                wj = self.dataframe.loc[j, 'NAVPercentage']\n",
    "                cov = self.get_covariance(i, j)\n",
    "                print((wi, wj))\n",
    "                print(cov)\n",
    "                sum += wi * wj * cov\n",
    "        return sum\n",
    "\n",
    "    def get_rendement(self):\n",
    "        return (self.dataframe['NAVPercentage'] * self.dataframe['annualROI']).sum()\n",
    "\n",
    "    def get_sharpe(self):\n",
    "        rendement = self.get_rendement()\n",
    "        variance = self.get_variance()\n",
    "        print((rendement, np.sqrt(variance)))\n",
    "        if variance == 0:\n",
    "            return 'error'\n",
    "        return (rendement - 0.0005) / np.sqrt(variance)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 169,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0.025232509524\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>assetName</th>\n",
       "      <th>assetCurrency</th>\n",
       "      <th>assetType</th>\n",
       "      <th>assetValue</th>\n",
       "      <th>ROI</th>\n",
       "      <th>annualROI</th>\n",
       "      <th>sharpe</th>\n",
       "      <th>stdDev</th>\n",
       "      <th>ROIType</th>\n",
       "      <th>quantity</th>\n",
       "      <th>totalValue</th>\n",
       "      <th>NAVPercentage</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2201</th>\n",
       "      <td>REF</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>PORTFOLIO</td>\n",
       "      <td>793.536</td>\n",
       "      <td>0.048694</td>\n",
       "      <td>0.011023</td>\n",
       "      <td>0.025233</td>\n",
       "      <td>0.238706</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1824</th>\n",
       "      <td>EPITA_PTF_5</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>PORTFOLIO</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>error</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        assetName assetCurrency  assetType  assetValue       ROI  annualROI  \\\n",
       "2201          REF           EUR  PORTFOLIO     793.536  0.048694   0.011023   \n",
       "1824  EPITA_PTF_5           EUR  PORTFOLIO         NaN       NaN        NaN   \n",
       "\n",
       "        sharpe    stdDev  ROIType  quantity  totalValue  NAVPercentage  \n",
       "2201  0.025233  0.238706  percent         0           0              0  \n",
       "1824       NaN       NaN    error         0           0              0  "
      ]
     },
     "execution_count": 169,
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#test = AssetDataframe()\n",
    "b = Portfolio()\n",
    "test = b.get_dataframe().sort_values(by=['sharpe'], ascending=False)\n",
    "test[test.assetType == 'PORTFOLIO']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 170,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>assetName</th>\n",
       "      <th>assetCurrency</th>\n",
       "      <th>assetType</th>\n",
       "      <th>assetValue</th>\n",
       "      <th>ROI</th>\n",
       "      <th>annualROI</th>\n",
       "      <th>sharpe</th>\n",
       "      <th>stdDev</th>\n",
       "      <th>ROIType</th>\n",
       "      <th>quantity</th>\n",
       "      <th>totalValue</th>\n",
       "      <th>NAVPercentage</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1529</th>\n",
       "      <td>ESSILORLUXOTTICA</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>118.250</td>\n",
       "      <td>-0.347621</td>\n",
       "      <td>-0.093791</td>\n",
       "      <td>-0.780142</td>\n",
       "      <td>0.126632</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "      <td>709.5</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1846</th>\n",
       "      <td>1000MERCIS</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>40.900</td>\n",
       "      <td>-0.391059</td>\n",
       "      <td>-0.108075</td>\n",
       "      <td>-0.500443</td>\n",
       "      <td>0.225949</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2040</th>\n",
       "      <td>FFP</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>68.250</td>\n",
       "      <td>-0.190458</td>\n",
       "      <td>-0.047550</td>\n",
       "      <td>-0.165243</td>\n",
       "      <td>0.318015</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2039</th>\n",
       "      <td>FF GROUP</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>19.200</td>\n",
       "      <td>-0.654584</td>\n",
       "      <td>-0.217376</td>\n",
       "      <td>-0.574321</td>\n",
       "      <td>0.387197</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2038</th>\n",
       "      <td>FERRAGAMO SPA</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>13.540</td>\n",
       "      <td>0.130020</td>\n",
       "      <td>0.028585</td>\n",
       "      <td>0.205798</td>\n",
       "      <td>0.114604</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1929</th>\n",
       "      <td>BUSINESS &amp; DECISIONS</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>4.650</td>\n",
       "      <td>0.000335</td>\n",
       "      <td>0.000077</td>\n",
       "      <td>-0.018121</td>\n",
       "      <td>0.271664</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1928</th>\n",
       "      <td>BURELLE SA</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>819.490</td>\n",
       "      <td>-0.232855</td>\n",
       "      <td>-0.059290</td>\n",
       "      <td>-0.195595</td>\n",
       "      <td>0.328691</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1468</th>\n",
       "      <td>BUREAU VERITAS - S</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>19.325</td>\n",
       "      <td>-0.175350</td>\n",
       "      <td>-0.043480</td>\n",
       "      <td>-0.259622</td>\n",
       "      <td>0.186734</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1927</th>\n",
       "      <td>BREMBO SPA</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>52.000</td>\n",
       "      <td>-0.783651</td>\n",
       "      <td>-0.297407</td>\n",
       "      <td>-0.684020</td>\n",
       "      <td>0.442103</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1984</th>\n",
       "      <td>ZOOPLUS AG</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>129.900</td>\n",
       "      <td>-0.200985</td>\n",
       "      <td>-0.050420</td>\n",
       "      <td>-0.318140</td>\n",
       "      <td>0.174200</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>480 rows × 12 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                 assetName assetCurrency assetType  assetValue       ROI  \\\n",
       "1529      ESSILORLUXOTTICA           EUR     STOCK     118.250 -0.347621   \n",
       "1846            1000MERCIS           EUR     STOCK      40.900 -0.391059   \n",
       "2040                   FFP           EUR     STOCK      68.250 -0.190458   \n",
       "2039              FF GROUP           EUR     STOCK      19.200 -0.654584   \n",
       "2038         FERRAGAMO SPA           EUR     STOCK      13.540  0.130020   \n",
       "...                    ...           ...       ...         ...       ...   \n",
       "1929  BUSINESS & DECISIONS           EUR     STOCK       4.650  0.000335   \n",
       "1928            BURELLE SA           EUR     STOCK     819.490 -0.232855   \n",
       "1468    BUREAU VERITAS - S           EUR     STOCK      19.325 -0.175350   \n",
       "1927            BREMBO SPA           EUR     STOCK      52.000 -0.783651   \n",
       "1984            ZOOPLUS AG           EUR     STOCK     129.900 -0.200985   \n",
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       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1991</th>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2106</th>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1984</th>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>480 rows × 480 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      1845  1846  2122  2123  2124  1428  1847  1848  1849  2154  ...  1793  \\\n",
       "1845  None  None  None  None  None  None  None  None  None  None  ...  None   \n",
       "1846  None  None  None  None  None  None  None  None  None  None  ...  None   \n",
       "2122  None  None  None  None  None  None  None  None  None  None  ...  None   \n",
       "2123  None  None  None  None  None  None  None  None  None  None  ...  None   \n",
       "2124  None  None  None  None  None  None  None  None  None  None  ...  None   \n",
       "...    ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...  ...   ...   \n",
       "1879  None  None  None  None  None  None  None  None  None  None  ...  None   \n",
       "1997  None  None  None  None  None  None  None  None  None  None  ...  None   \n",
       "1991  None  None  None  None  None  None  None  None  None  None  ...  None   \n",
       "2106  None  None  None  None  None  None  None  None  None  None  ...  None   \n",
       "1984  None  None  None  None  None  None  None  None  None  None  ...  None   \n",
       "\n",
       "      1794  1940  1906  2097  1879  1997  1991  2106  1984  \n",
       "1845  None  None  None  None  None  None  None  None  None  \n",
       "1846  None  None  None  None  None  None  None  None  None  \n",
       "2122  None  None  None  None  None  None  None  None  None  \n",
       "2123  None  None  None  None  None  None  None  None  None  \n",
       "2124  None  None  None  None  None  None  None  None  None  \n",
       "...    ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...  \n",
       "1879  None  None  None  None  None  None  None  None  None  \n",
       "1997  None  None  None  None  None  None  None  None  None  \n",
       "1991  None  None  None  None  None  None  None  None  None  \n",
       "2106  None  None  None  None  None  None  None  None  None  \n",
       "1984  None  None  None  None  None  None  None  None  None  \n",
       "\n",
       "[480 rows x 480 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 131,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "b.print_cov()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 475,
   "metadata": {
    "id": "lxiteZCCnoMi"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def init_asset_dataframe(pars):\n",
    "  company_id_array = []\n",
    "  company_name_array = []\n",
    "  asset_currency_array = []\n",
    "  asset_type_array = []\n",
    "  asset_value_array = []\n",
    "\n",
    "  for asset in pars:\n",
    "    company_id_array.append(int(asset['ASSET_DATABASE_ID']['value']))\n",
    "    company_name_array.append(asset['LABEL']['value'])\n",
    "    asset_currency_array.append(asset['CURRENCY']['value'])\n",
    "    asset_type_array.append(asset['TYPE']['value'])\n",
    "    asset_value_array.append(asset['LAST_CLOSE_VALUE_IN_CURR']['value'].split()[0].replace(',', '.')) if 'LAST_CLOSE_VALUE_IN_CURR' in asset else asset_value_array.append('error')\n",
    "  \n",
    "  assetDF = pd.DataFrame(index=company_id_array)\n",
    "  assetDF['assetName'] = company_name_array\n",
    "  assetDF['assetCurrency'] = asset_currency_array\n",
    "  assetDF['assetType'] = asset_type_array\n",
    "  assetDF['assetValue'] = asset_value_array\n",
    "  assetDF['assetValue'] = pd.to_numeric(assetDF['assetValue'],errors='coerce')\n",
    "\n",
    "  return assetDF"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 476,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 424
    },
    "id": "qvzP8jZGzUwY",
    "outputId": "11891a3f-5a12-49f1-bb75-50ffb0918262"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>assetName</th>\n",
       "      <th>assetCurrency</th>\n",
       "      <th>assetType</th>\n",
       "      <th>assetValue</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "Empty DataFrame\n",
       "Columns: [assetName, assetCurrency, assetType, assetValue]\n",
       "Index: []"
      ]
     },
     "execution_count": 476,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "assetDF = init_asset_dataframe(pars)\n",
    "assetDF[pd.isnull(assetDF['assetName'])]\n",
    "#assetDF"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 480,
   "metadata": {
    "id": "TbNExR8g4eKx"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def fill_asset_dataframe(dataframe):\n",
    "    company_id_array = [int(asset['ASSET_DATABASE_ID']['value']) for asset in pars]\n",
    "    resp = r.putRatio([13, 12, 10, 9], company_id_array, None, START_DATE, END_DATE, None)\n",
    "\n",
    "    '''\n",
    "    # Try to get values for asset not found before\n",
    "    for id in assetDF[pd.isnull(assetDF['assetValue'])].index:\n",
    "    assetResp = r.getAsset(id, START_DATE)\n",
    "    if 'LAST_CLOSE_VALUE_IN_CURR' in assetResp:\n",
    "      dataframe.loc[id, 'assetValue'] = assetResp['LAST_CLOSE_VALUE_IN_CURR']['value'].split()[0].replace(',', '.')\n",
    "    '''\n",
    "    print(resp['1458'])\n",
    "    dataframe['ROI'] = None\n",
    "    dataframe['annualROI'] = None\n",
    "    dataframe['sharpe'] = None\n",
    "    dataframe['stdDev'] = None\n",
    "    \n",
    "    for id in company_id_array:\n",
    "        dataframe.loc[id, 'ROI'] = (resp[str(id)]['13']['value']).replace(',', '.')\n",
    "        dataframe.loc[id, 'annualROI'] = (resp[str(id)]['9']['value']).replace(',', '.')\n",
    "        dataframe.loc[id, 'sharpe'] = (resp[str(id)]['12']['value']).replace(',', '.')\n",
    "        dataframe.loc[id, 'stdDev'] = (resp[str(id)]['10']['value']).replace(',', '.')\n",
    "        dataframe.loc[id, 'ROIType'] = (resp[str(id)]['13']['type'])\n",
    "\n",
    "    dataframe['ROI'] = pd.to_numeric(dataframe['ROI'],errors='coerce')\n",
    "    dataframe['annualROI'] = pd.to_numeric(dataframe['annualROI'],errors='coerce')\n",
    "    dataframe['sharpe'] = pd.to_numeric(dataframe['sharpe'],errors='coerce')\n",
    "    dataframe['stdDev'] = pd.to_numeric(dataframe['stdDev'],errors='coerce')\n",
    "    #dataframe[dataframe.ROIType == 'error']\n",
    "    return dataframe"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 482,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 583
    },
    "id": "31_3ik9AEG6u",
    "outputId": "dae62694-8b66-41ed-bf07-846cc265a981"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'13': {'type': 'percent', 'value': '0,612105757127'}, '9': {'type': 'percent', 'value': '0,116399757432'}, '12': {'type': 'double', 'value': '0,417921798934'}, '10': {'type': 'percent', 'value': '0,266556465148'}}\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>assetName</th>\n",
       "      <th>assetCurrency</th>\n",
       "      <th>assetType</th>\n",
       "      <th>assetValue</th>\n",
       "      <th>ROI</th>\n",
       "      <th>annualROI</th>\n",
       "      <th>sharpe</th>\n",
       "      <th>stdDev</th>\n",
       "      <th>ROIType</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2024</th>\n",
       "      <td>EUROFINS-CEREP REGRP</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>100.0000</td>\n",
       "      <td>56.979961</td>\n",
       "      <td>1.550161</td>\n",
       "      <td>2.762251</td>\n",
       "      <td>0.559385</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1958</th>\n",
       "      <td>CHRISTIAN DIOR</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>145.9500</td>\n",
       "      <td>3.753575</td>\n",
       "      <td>0.432531</td>\n",
       "      <td>2.173915</td>\n",
       "      <td>0.196664</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2165</th>\n",
       "      <td>CAC 40 GR</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>INDEX</td>\n",
       "      <td>10910.5000</td>\n",
       "      <td>1.642355</td>\n",
       "      <td>0.251125</td>\n",
       "      <td>1.576531</td>\n",
       "      <td>0.156118</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2154</th>\n",
       "      <td>ABERDEEN CHINA EQUITY A2</td>\n",
       "      <td>USD</td>\n",
       "      <td>FUND</td>\n",
       "      <td>20.9896</td>\n",
       "      <td>5.448789</td>\n",
       "      <td>0.536899</td>\n",
       "      <td>1.522731</td>\n",
       "      <td>0.349306</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1971</th>\n",
       "      <td>CRCAM DU LANGUED</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>57.0000</td>\n",
       "      <td>1.682203</td>\n",
       "      <td>0.255450</td>\n",
       "      <td>1.491983</td>\n",
       "      <td>0.167864</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1572</th>\n",
       "      <td>HENKEL AND KGAA PRF</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>104.3720</td>\n",
       "      <td>-0.623559</td>\n",
       "      <td>-0.201699</td>\n",
       "      <td>-1.052137</td>\n",
       "      <td>0.196457</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
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       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2142</th>\n",
       "      <td>AMIRAL - SEXTANT GRAND LARGE - A (EUR)</td>\n",
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       "      <td>0.348695</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2123</th>\n",
       "      <td>29 HAUSSMANN CROISSANCE EUROPE D</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "...          ...        ...        ...       ...       ...      ...  \n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2130</th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2155</th>\n",
       "      <td>ABERDEEN FUNDS GLOBAL PHARMA EQUITY - A</td>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "      <td>ABERDEEN GLOBAL - ASIA PACIFIC EQU - X ACC (EUR)</td>\n",
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       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1974</th>\n",
       "      <td>CYBERGUN</td>\n",
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       "      <td>0.149347</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1428</th>\n",
       "      <td>AAA - ACTIONS AGRO ALIM.I FCP</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
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       "      <td>NaN</td>\n",
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       "      <td>0.288643</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2049</th>\n",
       "      <td>FRESENIUS SE &amp; C</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
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       "      <td>-0.704588</td>\n",
       "      <td>0.313689</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1904</th>\n",
       "      <td>BANCA MONTE DEI</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>-0.275351</td>\n",
       "      <td>-0.071570</td>\n",
       "      <td>-0.733691</td>\n",
       "      <td>0.104363</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2124</th>\n",
       "      <td>29 HAUSSMANN EQUILIBRE</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>FUND</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>-0.590409</td>\n",
       "      <td>-0.186013</td>\n",
       "      <td>-0.774038</td>\n",
       "      <td>0.246774</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                                             assetName assetCurrency  \\\n",
       "2087                                          DELL INC           USD   \n",
       "2048                                  FRESENIUS MEDICA           EUR   \n",
       "2130                         ACA - HORIZON MONDE (EUR)           EUR   \n",
       "1855                                            ADOMOS           EUR   \n",
       "1867                                   ALLIANZ SE-VINK           EUR   \n",
       "1824                                       EPITA_PTF_5           EUR   \n",
       "2125            ABERDEEN GLOBAL ASIA PACIFIC EQUITY E2           EUR   \n",
       "2155           ABERDEEN FUNDS GLOBAL PHARMA EQUITY - A           USD   \n",
       "1955                                        CGGVERITAS           EUR   \n",
       "1488                                  CPR-SILVER AGE-I           EUR   \n",
       "1954                                               CGG           EUR   \n",
       "2126  ABERDEEN GLOBAL - ASIA PACIFIC EQU - X ACC (EUR)           EUR   \n",
       "1974                                          CYBERGUN           EUR   \n",
       "1428                     AAA - ACTIONS AGRO ALIM.I FCP           EUR   \n",
       "2049                                  FRESENIUS SE & C           EUR   \n",
       "1904                                   BANCA MONTE DEI           EUR   \n",
       "2124                            29 HAUSSMANN EQUILIBRE           EUR   \n",
       "\n",
       "      assetType  assetValue       ROI  annualROI    sharpe    stdDev  ROIType  \n",
       "2087      STOCK         NaN  2.265339   0.313708  1.043443  0.295855  percent  \n",
       "2048      STOCK         NaN  2.138848   0.301795  1.025301  0.289471  percent  \n",
       "2130       FUND         NaN  0.651955   0.122703  0.761507  0.154566  percent  \n",
       "1855      STOCK         NaN  0.810565   0.146689  0.684980  0.206850  percent  \n",
       "1867      STOCK         NaN  0.819439   0.147982  0.609606  0.234548  percent  \n",
       "1824  PORTFOLIO         NaN  0.304873   0.063279  0.419509  0.138921  percent  \n",
       "2125       FUND         NaN  0.358237   0.073151  0.369883  0.184250  percent  \n",
       "2155       FUND         NaN  0.353171   0.072227  0.367198  0.183080  percent  \n",
       "1955      STOCK         NaN  0.161844   0.035193  0.164434  0.183619  percent  \n",
       "1488       FUND         NaN  0.017295   0.003961 -0.004597  0.225923  percent  \n",
       "1954      STOCK         NaN -0.066575  -0.015760 -0.089988  0.230696  percent  \n",
       "2126       FUND         NaN -0.099997  -0.024000 -0.147399  0.196745  percent  \n",
       "1974      STOCK         NaN -0.208860  -0.052586 -0.385586  0.149347  percent  \n",
       "1428       FUND         NaN -0.522556  -0.156728 -0.560305  0.288643  percent  \n",
       "2049      STOCK         NaN -0.651984  -0.216021 -0.704588  0.313689  percent  \n",
       "1904      STOCK         NaN -0.275351  -0.071570 -0.733691  0.104363  percent  \n",
       "2124       FUND         NaN -0.590409  -0.186013 -0.774038  0.246774  percent  "
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Lines where no value is given\n",
    "assetDF[pd.isnull(assetDF['assetValue'])]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "id": "Jwr38swPaNJB"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Try to fill value at day - 1\n",
    "def try_filling_value():\n",
    "  for id in assetDF[pd.isnull(assetDF['assetValue'])].index:\n",
    "    day = 20\n",
    "    assetResp = r.getAsset(id, datetime(2016, 5, day).isoformat('T'))\n",
    "    if 'LAST_CLOSE_VALUE_IN_CURR' in assetResp:\n",
    "      dataframe.loc[id, 'assetValue'] = assetResp['LAST_CLOSE_VALUE_IN_CURR']['value'].split()[0].replace(',', '.')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "43BM_5oDazvg",
    "outputId": "a022d97f-db91-4073-f4cc-3578d0045ab5"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "17"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "len(assetDF[pd.isnull(assetDF['assetValue'])])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "id": "QbvFRfiIvS5s"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def is_fund(id):\n",
    "  return 'FUND' in assetDF.loc[id, 'assetType']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "1oJo3Kb6v5TL",
    "outputId": "3fb014b5-ea0b-450a-f51e-9a55a86cd525"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "is_fund(2159)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "uM4n0cPUnVUi"
   },
   "source": [
    "### Portfolio creation"
   ]
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   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "xoD_l64RHAjj"
   },
   "source": [
    "Let's then create our own portfolio dataframe"
   ]
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   "metadata": {
    "id": "loIQHDLQ72fY"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def init_portfolio(dataframe):\n",
    "  portfolioDF = dataframe.copy()\n",
    "  portfolioDF['quantity'] = 0\n",
    "  portfolioDF['totalValue'] = 0\n",
    "  portfolioDF['NAVPercentage'] = 0\n",
    "  return portfolioDF"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 583
    },
    "id": "qVovDbbS91bF",
    "outputId": "3b1d7ee7-652a-404f-c7c3-32a996b2ced8"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>assetName</th>\n",
       "      <th>assetCurrency</th>\n",
       "      <th>assetType</th>\n",
       "      <th>assetValue</th>\n",
       "      <th>ROI</th>\n",
       "      <th>annualROI</th>\n",
       "      <th>sharpe</th>\n",
       "      <th>stdDev</th>\n",
       "      <th>ROIType</th>\n",
       "      <th>quantity</th>\n",
       "      <th>totalValue</th>\n",
       "      <th>NAVPercentage</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1458</th>\n",
       "      <td>BBVA</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>5.8410</td>\n",
       "      <td>56.979961</td>\n",
       "      <td>1.550161</td>\n",
       "      <td>2.762251</td>\n",
       "      <td>0.559385</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1514</th>\n",
       "      <td>EIFFAGE</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>66.8100</td>\n",
       "      <td>3.753575</td>\n",
       "      <td>0.432531</td>\n",
       "      <td>2.173915</td>\n",
       "      <td>0.196664</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1914</th>\n",
       "      <td>BELGACOM SA</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>29.4700</td>\n",
       "      <td>1.642355</td>\n",
       "      <td>0.251125</td>\n",
       "      <td>1.576531</td>\n",
       "      <td>0.156118</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1901</th>\n",
       "      <td>AVENIR TELECOM</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>0.0600</td>\n",
       "      <td>5.448789</td>\n",
       "      <td>0.536899</td>\n",
       "      <td>1.522731</td>\n",
       "      <td>0.349306</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2092</th>\n",
       "      <td>EXXON MOBIL</td>\n",
       "      <td>USD</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>89.2400</td>\n",
       "      <td>1.682203</td>\n",
       "      <td>0.255450</td>\n",
       "      <td>1.491983</td>\n",
       "      <td>0.167864</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1787</th>\n",
       "      <td>UNI EQUIT.WORLD EUR CL.B2 C.3D</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>FUND</td>\n",
       "      <td>1994.9000</td>\n",
       "      <td>-0.623559</td>\n",
       "      <td>-0.201699</td>\n",
       "      <td>-1.052137</td>\n",
       "      <td>0.196457</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1596</th>\n",
       "      <td>Lazard Dividendes Min VaR C</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>FUND</td>\n",
       "      <td>266.0200</td>\n",
       "      <td>-0.814100</td>\n",
       "      <td>-0.321556</td>\n",
       "      <td>-1.064825</td>\n",
       "      <td>0.306676</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1883</th>\n",
       "      <td>AQUILA</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>5.9900</td>\n",
       "      <td>-0.898064</td>\n",
       "      <td>-0.409329</td>\n",
       "      <td>-1.188230</td>\n",
       "      <td>0.348695</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2159</th>\n",
       "      <td>AMUNDI ETF MSCI</td>\n",
       "      <td>USD</td>\n",
       "      <td>ETF FUND</td>\n",
       "      <td>10.6612</td>\n",
       "      <td>-0.973426</td>\n",
       "      <td>-0.566767</td>\n",
       "      <td>-1.236339</td>\n",
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       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2003</th>\n",
       "      <td>EDF</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>11.7350</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>error</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>480 rows × 12 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
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       "                           assetName assetCurrency assetType  assetValue  \\\n",
       "1458                            BBVA           EUR     STOCK      5.8410   \n",
       "1514                         EIFFAGE           EUR     STOCK     66.8100   \n",
       "1914                     BELGACOM SA           EUR     STOCK     29.4700   \n",
       "1901                  AVENIR TELECOM           EUR     STOCK      0.0600   \n",
       "2092                     EXXON MOBIL           USD     STOCK     89.2400   \n",
       "...                              ...           ...       ...         ...   \n",
       "1787  UNI EQUIT.WORLD EUR CL.B2 C.3D           EUR      FUND   1994.9000   \n",
       "1596     Lazard Dividendes Min VaR C           EUR      FUND    266.0200   \n",
       "1883                          AQUILA           EUR     STOCK      5.9900   \n",
       "2159                 AMUNDI ETF MSCI           USD  ETF FUND     10.6612   \n",
       "2003                             EDF           EUR     STOCK     11.7350   \n",
       "\n",
       "            ROI  annualROI    sharpe    stdDev  ROIType  quantity  totalValue  \\\n",
       "1458  56.979961   1.550161  2.762251  0.559385  percent         0           0   \n",
       "1514   3.753575   0.432531  2.173915  0.196664  percent         0           0   \n",
       "1914   1.642355   0.251125  1.576531  0.156118  percent         0           0   \n",
       "1901   5.448789   0.536899  1.522731  0.349306  percent         0           0   \n",
       "2092   1.682203   0.255450  1.491983  0.167864  percent         0           0   \n",
       "...         ...        ...       ...       ...      ...       ...         ...   \n",
       "1787  -0.623559  -0.201699 -1.052137  0.196457  percent         0           0   \n",
       "1596  -0.814100  -0.321556 -1.064825  0.306676  percent         0           0   \n",
       "1883  -0.898064  -0.409329 -1.188230  0.348695  percent         0           0   \n",
       "2159  -0.973426  -0.566767 -1.236339  0.462468  percent         0           0   \n",
       "2003        NaN        NaN       NaN       NaN    error         0           0   \n",
       "\n",
       "      NAVPercentage  \n",
       "1458              0  \n",
       "1514              0  \n",
       "1914              0  \n",
       "1901              0  \n",
       "2092              0  \n",
       "...             ...  \n",
       "1787              0  \n",
       "1596              0  \n",
       "1883              0  \n",
       "2159              0  \n",
       "2003              0  \n",
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       "[480 rows x 12 columns]"
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       " 'TYPE': {'type': 'asset_type', 'value': 'STOCK'},\n",
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    "def update_nav(portfolio):\n",
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    "# Allows buying or selling an asset with id\n",
    "def get_asset(portfolio, id, n):\n",
    "  quantity = portfolio.loc[id, 'quantity']\n",
    "  portfolio.loc[id, 'quantity'] += n if n + quantity >= 0 or n > 0 else 0\n",
    "  portfolio.loc[id, 'totalValue'] = portfolio.loc[id, 'assetValue'] * portfolio.loc[id, 'quantity']\n",
    "  update_nav(portfolio)\n",
    "  return portfolio"
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    "def get_nb_asset(portfolio):\n",
    "  return len(portfolio[portfolio['quantity'] != 0])"
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    "id": "7eCBYDfw1HUc"
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   "source": [
    "def get_best_asset(portfolio, mode):\n",
    "  if get_nb_asset(portfolio) < 15:\n",
    "    if mode == 'STOCK':\n",
    "      portfolio = portfolio[portfolio['assetType'] == 'STOCK']\n",
    "    elif mode != 'STOCK' and mode != 'ALL':\n",
    "      portfolio = portfolio[portfolio['assetType'] != 'STOCK']\n",
    "    for id in portfolio.index:\n",
    "      if portfolio.loc[id, 'NAVPercentage'] < 0.01:\n",
    "        while portfolio.loc[id, 'NAVPercentage'] < 0.1:\n",
    "          get_asset(portfolio, id, START_DATE, 1)\n",
    "        break\n",
    "  return portfolio"
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    "id": "B-Tk2By1eBsp"
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    "portfolioDF = get_asset(portfolioDF, 1514, 2)"
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       "        vertical-align: top;\n",
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1514</th>\n",
       "      <td>EIFFAGE</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>66.8100</td>\n",
       "      <td>3.753575</td>\n",
       "      <td>0.432531</td>\n",
       "      <td>2.173915</td>\n",
       "      <td>0.196664</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>133.62</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1458</th>\n",
       "      <td>BBVA</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>5.8410</td>\n",
       "      <td>56.979961</td>\n",
       "      <td>1.550161</td>\n",
       "      <td>2.762251</td>\n",
       "      <td>0.559385</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1792</th>\n",
       "      <td>VINCI</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>67.2000</td>\n",
       "      <td>-0.084677</td>\n",
       "      <td>-0.020194</td>\n",
       "      <td>-0.175586</td>\n",
       "      <td>0.143486</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1457</th>\n",
       "      <td>BAYER AG-REG</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>86.2500</td>\n",
       "      <td>-0.162106</td>\n",
       "      <td>-0.039960</td>\n",
       "      <td>-0.168210</td>\n",
       "      <td>0.267286</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1455</th>\n",
       "      <td>Barclays Euro Govt Inflation-Linked Bond Index...</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>INDEX</td>\n",
       "      <td>207.8996</td>\n",
       "      <td>-0.105003</td>\n",
       "      <td>-0.025254</td>\n",
       "      <td>-0.167527</td>\n",
       "      <td>0.180595</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1578</th>\n",
       "      <td>ILIAD SA</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>194.4500</td>\n",
       "      <td>0.623374</td>\n",
       "      <td>0.118194</td>\n",
       "      <td>0.315541</td>\n",
       "      <td>0.358730</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1579</th>\n",
       "      <td>INDUSTRIA DE DESINO TEXTIL</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>30.2100</td>\n",
       "      <td>0.328023</td>\n",
       "      <td>0.067599</td>\n",
       "      <td>0.327346</td>\n",
       "      <td>0.191231</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2036</th>\n",
       "      <td>FAURECIA</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>34.7950</td>\n",
       "      <td>0.500962</td>\n",
       "      <td>0.098162</td>\n",
       "      <td>0.327773</td>\n",
       "      <td>0.284227</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2140</th>\n",
       "      <td>Altitude Profil Midcaps</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>FUND</td>\n",
       "      <td>137.5400</td>\n",
       "      <td>0.293060</td>\n",
       "      <td>0.061051</td>\n",
       "      <td>0.340400</td>\n",
       "      <td>0.164663</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2003</th>\n",
       "      <td>EDF</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>STOCK</td>\n",
       "      <td>11.7350</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>error</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.00</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>480 rows × 12 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                                              assetName assetCurrency  \\\n",
       "1514                                            EIFFAGE           EUR   \n",
       "1458                                               BBVA           EUR   \n",
       "1792                                              VINCI           EUR   \n",
       "1457                                       BAYER AG-REG           EUR   \n",
       "1455  Barclays Euro Govt Inflation-Linked Bond Index...           EUR   \n",
       "...                                                 ...           ...   \n",
       "1578                                           ILIAD SA           EUR   \n",
       "1579                         INDUSTRIA DE DESINO TEXTIL           EUR   \n",
       "2036                                           FAURECIA           EUR   \n",
       "2140                            Altitude Profil Midcaps           EUR   \n",
       "2003                                                EDF           EUR   \n",
       "\n",
       "     assetType  assetValue        ROI  annualROI    sharpe    stdDev  ROIType  \\\n",
       "1514     STOCK     66.8100   3.753575   0.432531  2.173915  0.196664  percent   \n",
       "1458     STOCK      5.8410  56.979961   1.550161  2.762251  0.559385  percent   \n",
       "1792     STOCK     67.2000  -0.084677  -0.020194 -0.175586  0.143486  percent   \n",
       "1457     STOCK     86.2500  -0.162106  -0.039960 -0.168210  0.267286  percent   \n",
       "1455     INDEX    207.8996  -0.105003  -0.025254 -0.167527  0.180595  percent   \n",
       "...        ...         ...        ...        ...       ...       ...      ...   \n",
       "1578     STOCK    194.4500   0.623374   0.118194  0.315541  0.358730  percent   \n",
       "1579     STOCK     30.2100   0.328023   0.067599  0.327346  0.191231  percent   \n",
       "2036     STOCK     34.7950   0.500962   0.098162  0.327773  0.284227  percent   \n",
       "2140      FUND    137.5400   0.293060   0.061051  0.340400  0.164663  percent   \n",
       "2003     STOCK     11.7350        NaN        NaN       NaN       NaN    error   \n",
       "\n",
       "      quantity  totalValue  NAVPercentage  \n",
       "1514         2      133.62            1.0  \n",
       "1458         0        0.00            0.0  \n",
       "1792         0        0.00            0.0  \n",
       "1457         0        0.00            0.0  \n",
       "1455         0        0.00            0.0  \n",
       "...        ...         ...            ...  \n",
       "1578         0        0.00            0.0  \n",
       "1579         0        0.00            0.0  \n",
       "2036         0        0.00            0.0  \n",
       "2140         0        0.00            0.0  \n",
       "2003         0        0.00            0.0  \n",
       "\n",
       "[480 rows x 12 columns]"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#portfolioDF = get_best_asset(portfolioDF, 'ALL')\n",
    "portfolioDF.sort_values(by=['NAVPercentage'], ascending=False)"
   ]
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  {
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    "id": "kKkq4mJAQrO6"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def fill_covariance():\n",
    "  cov = pd.DataFrame(index=assetDF.index)\n",
    "  for i in assetDF.index:\n",
    "    for j in assetDF.index:\n",
    "      cov[i, j] = get_covariance(i, j)\n",
    "  return cov\n",
    "  \n",
    "def get_covariance(i, j):\n",
    "  correlationResp = r.putRatio([11], [i], j, START_DATE, END_DATE, None)\n",
    "  correlation = (correlationResp[str(i)]['11']['value']).replace(',', '.')\n",
    "  stdDev_i = portfolioDF.loc[i, 'stdDev']\n",
    "  stdDev_j = portfolioDF.loc[j, 'stdDev']\n",
    "  return float(correlation) * stdDev_i * stdDev_j\n",
    "\n",
    "# Compute sharpe of portfolio\n",
    "def get_variance(portfolio):\n",
    "  sum = 0\n",
    "  for i in portfolio[portfolio['quantity'] != 0].index:\n",
    "    for j in portfolio[portfolio['quantity'] != 0].index:\n",
    "      sum += portfolio.loc[i, 'NAVPercentage'] * portfolio.loc[j, 'NAVPercentage'] * get_covariance(i, j)\n",
    "  return sum\n",
    "\n",
    "def get_rendement(portfolio):\n",
    "  return (portfolio['NAVPercentage'] * portfolio['ROI']).sum()\n",
    "\n",
    "def get_sharpe(portfolio):\n",
    "  rendement = get_rendement(portfolio)\n",
    "  variance = get_variance(portfolio)\n",
    "  return (rendement - 0.05) / np.sqrt(variance)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
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    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "WW89LWV_czeo",
    "outputId": "d75a151b-14a5-4ed1-cb43-e01b52d0972e"
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    {
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      "text/plain": [
       "3.753575437399"
      ]
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      "tags": []
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    "get_rendement(portfolioDF)"
   ]
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    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
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       "18.840440473339367"
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    "get_sharpe(portfolioDF)"
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>assetName</th>\n",
       "      <th>assetCurrency</th>\n",
       "      <th>assetType</th>\n",
       "      <th>assetValue</th>\n",
       "      <th>ROI</th>\n",
       "      <th>annualROI</th>\n",
       "      <th>sharpe</th>\n",
       "      <th>stdDev</th>\n",
       "      <th>ROIType</th>\n",
       "      <th>quantity</th>\n",
       "      <th>totalValue</th>\n",
       "      <th>NAVPercentage</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1824</th>\n",
       "      <td>EPITA_PTF_5</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>PORTFOLIO</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>0.304873</td>\n",
       "      <td>0.063279</td>\n",
       "      <td>0.419509</td>\n",
       "      <td>0.138921</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2201</th>\n",
       "      <td>REF</td>\n",
       "      <td>EUR</td>\n",
       "      <td>PORTFOLIO</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>0.188414</td>\n",
       "      <td>0.040604</td>\n",
       "      <td>0.315332</td>\n",
       "      <td>0.112911</td>\n",
       "      <td>percent</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        assetName assetCurrency  assetType  ...  quantity  totalValue  NAVPercentage\n",
       "1824  EPITA_PTF_5           EUR  PORTFOLIO  ...         0         0.0            0.0\n",
       "2201          REF           EUR  PORTFOLIO  ...         0         0.0            0.0\n",
       "\n",
       "[2 rows x 12 columns]"
      ]
     },
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      "tags": []
     },
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    "portfolioDF[portfolioDF.assetType == 'PORTFOLIO']"
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    "colab": {
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       "{'label': 'REF',\n",
       " 'currency': {'code': 'EUR'},\n",
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       " 'values': {'2016-01-01': [{'asset': {'asset': 1860, 'quantity': 6.0}},\n",
       "   {'asset': {'asset': 1900, 'quantity': 10.0}},\n",
       "   {'currency': {'currency': {'code': 'EUR'}, 'amount': 300.0}}]}}"
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    "#r.putPortfolio(1824, 'EPITA_PTF_5', EUR, 'front', )\n",
    "r.getPortfolio(2201)"
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    "resp = r.putRatio([12], [2201], None, START_DATE, END_DATE, None)\n",
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       "array([0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
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       "       0., 0., 0., 0.])"
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    "portfolioDF.NAVPercentage.values"
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    {
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     "text": [
      "[0. 1. 2. 3.]\n",
      "nb_combis: 15\n",
      "-0.7071067811865476\n",
      "0.0,  -  [2. 1. 2. 3.]\n",
      "iter 1/15: took:0.0, cur_tm:0.0, est_tm:0.1, left_tm:0.1\n",
      "-0.4082508420077046\n",
      "0.0,1.0,  -  [2.   2.33 2.   3.  ]\n",
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      "iter 7/15: took:0.0, cur_tm:0.0, est_tm:0.0, left_tm:0.0\n",
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      "iter 8/15: took:0.0, cur_tm:0.0, est_tm:0.0, left_tm:0.0\n",
      "-0.35440090293338683\n",
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      "iter 9/15: took:0.0, cur_tm:0.0, est_tm:0.0, left_tm:0.0\n",
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      "iter 10/15: took:0.0, cur_tm:0.0, est_tm:0.0, left_tm:0.0\n",
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      "2.329999999999994,3.0,  -  [2.   2.48 2.49 3.  ]\n",
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      "iter 13/15: took:0.0, cur_tm:0.0, est_tm:0.0, left_tm:0.0\n",
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     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from string import ascii_uppercase as ASCIIUP\n",
    "import time\n",
    "import random\n",
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "def fake_sharpefunction(elms):\n",
    "  return -np.std(elms)\n",
    "\n",
    "class TreeCombi:\n",
    "    def __init__(self, elems, lr=0.01):\n",
    "        # Data\n",
    "        self.elems = elems\n",
    "        self.end = len(elems)\n",
    "        # Iter\n",
    "        self.nb_combis = pow(2, self.end) - 1\n",
    "        self.iter = 0\n",
    "        self.lr = lr\n",
    "        # Time\n",
    "        self.t0 = time.time()\n",
    "        self.t1 = time.time()\n",
    "        self.elp = 0\n",
    "        self.est = 0\n",
    "        print(f'nb_combis: {self.nb_combis}')\n",
    "    \n",
    "    def __process(self, index):\n",
    "        portSharp = fake_sharpefunction(self.elems) # FIXME: compute sharpe for port\n",
    "        portSharp_1 = portSharp\n",
    "        while True:\n",
    "          # save navPer and portSharp\n",
    "          navPer = self.elems[index]\n",
    "          portSharp = portSharp_1\n",
    "          # update df navPer according to learning rate self.lr\n",
    "          self.elems[index] += self.lr\n",
    "          # compute new portShrap\n",
    "          portSharp_1 = fake_sharpefunction(self.elems)\n",
    "          if portSharp_1 <= portSharp:\n",
    "            break\n",
    "        self.elems[index] = navPer\n",
    "        print(portSharp)\n",
    "\n",
    "    def __call__(self, start=-1, s=''):\n",
    "        if start != -1:  # Process element at start index\n",
    "            s += str(self.elems[start]) + \",\" # Just for testing purpose\n",
    "            self.iter += 1\n",
    "            ti = time.time()  # took: Current iteration time\n",
    "\n",
    "            # Processing\n",
    "            #time.sleep(0.1 + random.random() / 2)  # Process element...\n",
    "            self.__process(start)\n",
    "            print(s, \" - \", self.elems)\n",
    "\n",
    "            # Time & ouptut\n",
    "            self.t1 = time.time()\n",
    "            self.elp = self.t1 - self.t0  # cur_tm: total elapsed time\n",
    "            self.est = (self.elp / self.iter) * self.nb_combis  # est_tm: total estimated time\n",
    "            print(f\"iter {self.iter}/{self.nb_combis}: took:{self.t1 - ti:.1f}, cur_tm:{self.elp:.1f}, est_tm:{self.est:.1f}, left_tm:{self.est - self.elp:.1f}\")\n",
    "        else:\n",
    "            self.t0 = time.time()\n",
    "        for i in range(start + 1, self.end):\n",
    "            self(i, s)\n",
    "\n",
    "X = np.array(list(range(4))).astype(\"float\")\n",
    "print(X)\n",
    "#t = TreeCombi(list(ASCIIUP)[:4])\n",
    "t = TreeCombi(X)\n",
    "t()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "Fd_SimTLf5d2"
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  }
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    "wk4KVRucQiu6"
   ],
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