Tickers Module Documentation

Tickers

A class representing a Tickers object.

__new__

Create a new Tickers object.

Parameters:

  • symbols (List[str]): A list of ticker symbols.
  • start_date (str): The start date of the time period in the format YYYY-MM-DD.
  • end_date (str): The end date of the time period in the format YYYY-MM-DD.
  • interval (str): The interval of the data (2m, 5m, 15m, 30m, 1h, 1d, 1wk, 1mo, 3mo).
  • benchmark_symbol (str): The ticker symbol of the benchmark to compare against.
  • confidence_level (float): The confidence level for the VaR and ES calculations.
  • risk_free_rate (float): The risk free rate to use in the calculations.

Returns:

  • Tickers: A Tickers object.

Example:

from finalytics import Tickers

tickers = Tickers(symbols=["AAPL", "GOOG", "MSFT", "NVDA", "BTC-USD"],
                  start_date="2020-01-01",
                  end_date="2024-01-01",
                  interval="1d",
                  benchmark_symbol="^GSPC",
                  confidence_level=0.95,
                  risk_free_rate=0.02)
get_summary_stats

Fetch the Ticker Summary Stats Data for all tickers.

Returns:

  • DataFrame: Polars DataFrame containing summary statistics.

Example:

summary_stats = tickers.get_summary_stats()
print(summary_stats)
shape: (5, 29)
┌─────────┬────────────┬────────────┬──────────┬───┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ symbol  ┆ long_name  ┆ full_excha ┆ currency ┆ … ┆ book_valu ┆ price_to_ ┆ market_ca ┆ shares_ou │
│ ---     ┆ ---        ┆ nge_name   ┆ ---      ┆   ┆ e         ┆ book      ┆ p         ┆ tstanding │
│ str     ┆ str        ┆ ---        ┆ str      ┆   ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│         ┆            ┆ str        ┆          ┆   ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════╪════════════╪════════════╪══════════╪═══╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ AAPL    ┆ Apple Inc. ┆ NasdaqGS   ┆ USD      ┆ … ┆ 4.382     ┆ 49.347332 ┆ 3.2877e12 ┆ 1.5204e10 │
│ GOOG    ┆ Alphabet   ┆ NasdaqGS   ┆ USD      ┆ … ┆ 24.408    ┆ 6.776057  ┆ 2.0244e12 ┆ 5.5850e9  │
│         ┆ Inc.       ┆            ┆          ┆   ┆           ┆           ┆           ┆           │
│ MSFT    ┆ Microsoft  ┆ NasdaqGS   ┆ USD      ┆ … ┆ 36.115    ┆ 11.242419 ┆ 3.0180e12 ┆ 7.4330e9  │
│         ┆ Corporatio ┆            ┆          ┆   ┆           ┆           ┆           ┆           │
│         ┆ n          ┆            ┆          ┆   ┆           ┆           ┆           ┆           │
│ NVDA    ┆ NVIDIA Cor ┆ NasdaqGS   ┆ USD      ┆ … ┆ 1.998     ┆ 52.427425 ┆ 2.5767e12 ┆ 2.4598e10 │
│         ┆ poration   ┆            ┆          ┆   ┆           ┆           ┆           ┆           │
│ BTC-USD ┆ Bitcoin    ┆ CCC        ┆ USD      ┆ … ┆ 0.0       ┆ 0.0       ┆ 1.1939e12 ┆ 0.0       │
│         ┆ USD        ┆            ┆          ┆   ┆           ┆           ┆           ┆           │
└─────────┴────────────┴────────────┴──────────┴───┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
get_price_history

Fetch the OHLCV Data for all tickers.

Returns:

  • DataFrame: Polars DataFrame containing OHLCV data.

Example:

price_history = tickers.get_price_history()
print(price_history)
shape: (5_485, 8)
┌────────────┬─────────┬────────────┬────────────┬────────────┬────────────┬───────────┬───────────┐
│ timestamp  ┆ symbol  ┆ open       ┆ high       ┆ low        ┆ close      ┆ volume    ┆ adjclose  │
│ ---        ┆ ---     ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---       ┆ ---       │
│ datetime[m ┆ str     ┆ f64        ┆ f64        ┆ f64        ┆ f64        ┆ f64       ┆ f64       │
│ s]         ┆         ┆            ┆            ┆            ┆            ┆           ┆           │
╞════════════╪═════════╪════════════╪════════════╪════════════╪════════════╪═══════════╪═══════════╡
│ 2020-01-02 ┆ AAPL    ┆ 74.059998  ┆ 75.150002  ┆ 73.797501  ┆ 75.087502  ┆ 1.354804e ┆ 72.960464 │
│ 00:00:00   ┆         ┆            ┆            ┆            ┆            ┆ 8         ┆           │
│ 2020-01-03 ┆ AAPL    ┆ 74.287498  ┆ 75.144997  ┆ 74.125     ┆ 74.357498  ┆ 1.463228e ┆ 72.251137 │
│ 00:00:00   ┆         ┆            ┆            ┆            ┆            ┆ 8         ┆           │
│ 2020-01-06 ┆ AAPL    ┆ 73.447502  ┆ 74.989998  ┆ 73.1875    ┆ 74.949997  ┆ 1.183872e ┆ 72.826866 │
│ 00:00:00   ┆         ┆            ┆            ┆            ┆            ┆ 8         ┆           │
│ 2020-01-07 ┆ AAPL    ┆ 74.959999  ┆ 75.224998  ┆ 74.370003  ┆ 74.597504  ┆ 1.08872e8 ┆ 72.484337 │
│ 00:00:00   ┆         ┆            ┆            ┆            ┆            ┆           ┆           │
│ …          ┆ …       ┆ …          ┆ …          ┆ …          ┆ …          ┆ …         ┆ …         │
│ 2023-12-28 ┆ BTC-USD ┆ 43468.1992 ┆ 43804.7812 ┆ 42318.5507 ┆ 42627.8554 ┆ 2.2992e10 ┆ 42627.855 │
│ 00:00:00   ┆         ┆ 19         ┆ 5          ┆ 81         ┆ 69         ┆           ┆ 469       │
│ 2023-12-29 ┆ BTC-USD ┆ 42614.6445 ┆ 43124.3242 ┆ 41424.0625 ┆ 42099.4023 ┆ 2.6000e10 ┆ 42099.402 │
│ 00:00:00   ┆         ┆ 31         ┆ 19         ┆            ┆ 44         ┆           ┆ 344       │
│ 2023-12-30 ┆ BTC-USD ┆ 42091.7539 ┆ 42584.125  ┆ 41556.2265 ┆ 42156.9023 ┆ 1.6014e10 ┆ 42156.902 │
│ 00:00:00   ┆         ┆ 06         ┆            ┆ 62         ┆ 44         ┆           ┆ 344       │
│ 2023-12-31 ┆ BTC-USD ┆ 42152.0976 ┆ 42860.9375 ┆ 41998.2539 ┆ 42265.1875 ┆ 1.6397e10 ┆ 42265.187 │
│ 00:00:00   ┆         ┆ 56         ┆            ┆ 06         ┆            ┆           ┆ 5         │
└────────────┴─────────┴────────────┴────────────┴────────────┴────────────┴───────────┴───────────┘
get_options_chain

Fetch the Options Chain Data for all tickers.

Returns:

  • DataFrame: Polars DataFrame containing the options chain.

Example:

options_chain = tickers.get_options_chain()
print(options_chain)
shape: (16_914, 17)
┌────────────┬───────────┬──────┬────────┬───┬─────────────┬─────────────┬────────────┬────────────┐
│ expiration ┆ ttm       ┆ type ┆ symbol ┆ … ┆ contractSiz ┆ lastTradeDa ┆ impliedVol ┆ inTheMoney │
│ ---        ┆ ---       ┆ ---  ┆ ---    ┆   ┆ e           ┆ te          ┆ atility    ┆ ---        │
│ str        ┆ f64       ┆ str  ┆ str    ┆   ┆ ---         ┆ ---         ┆ ---        ┆ bool       │
│            ┆           ┆      ┆        ┆   ┆ str         ┆ datetime[ms ┆ f64        ┆            │
│            ┆           ┆      ┆        ┆   ┆             ┆ ]           ┆            ┆            │
╞════════════╪═══════════╪══════╪════════╪═══╪═════════════╪═════════════╪════════════╪════════════╡
│ 2024-08-16 ┆ 0.164258  ┆ call ┆ AAPL   ┆ … ┆ REGULAR     ┆ 2024-08-05  ┆ 14.250001  ┆ true       │
│            ┆           ┆      ┆        ┆   ┆             ┆ 17:41:05    ┆            ┆            │
│ 2024-08-16 ┆ 0.164258  ┆ call ┆ AAPL   ┆ … ┆ REGULAR     ┆ 2024-07-16  ┆ 12.261721  ┆ true       │
│            ┆           ┆      ┆        ┆   ┆             ┆ 16:16:43    ┆            ┆            │
│ 2024-08-16 ┆ 0.164258  ┆ call ┆ AAPL   ┆ … ┆ REGULAR     ┆ 2024-06-13  ┆ 12.944338  ┆ true       │
│            ┆           ┆      ┆        ┆   ┆             ┆ 19:47:00    ┆            ┆            │
│ 2024-08-16 ┆ 0.164258  ┆ call ┆ AAPL   ┆ … ┆ REGULAR     ┆ 2024-07-11  ┆ 4.458989   ┆ true       │
│            ┆           ┆      ┆        ┆   ┆             ┆ 15:06:40    ┆            ┆            │
│ …          ┆ …         ┆ …    ┆ …      ┆ … ┆ …           ┆ …           ┆ …          ┆ …          │
│ 2026-12-18 ┆ 28.219448 ┆ put  ┆ NVDA   ┆ … ┆ REGULAR     ┆ 2024-06-06  ┆ 0.00001    ┆ true       │
│            ┆           ┆      ┆        ┆   ┆             ┆ 17:57:56    ┆            ┆            │
│ 2026-12-18 ┆ 28.219448 ┆ put  ┆ NVDA   ┆ … ┆ REGULAR     ┆ 2024-06-06  ┆ 0.00001    ┆ true       │
│            ┆           ┆      ┆        ┆   ┆             ┆ 14:45:46    ┆            ┆            │
│ 2026-12-18 ┆ 28.219448 ┆ put  ┆ NVDA   ┆ … ┆ REGULAR     ┆ 2024-06-06  ┆ 0.00001    ┆ true       │
│            ┆           ┆      ┆        ┆   ┆             ┆ 18:42:55    ┆            ┆            │
│ 2026-12-18 ┆ 28.219448 ┆ put  ┆ NVDA   ┆ … ┆ REGULAR     ┆ 2024-06-06  ┆ 0.00001    ┆ true       │
│            ┆           ┆      ┆        ┆   ┆             ┆ 18:42:55    ┆            ┆            │
└────────────┴───────────┴──────┴────────┴───┴─────────────┴─────────────┴────────────┴────────────┘
No Options Data for BTC-USD
get_news

Fetch the Historical News Headlines for all tickers.

Returns:

  • DataFrame: Polars DataFrame containing news headlines.

Example:

news = tickers.get_news()
print(news)
get_income_statement

Fetch the income statement for all tickers.

Returns:

  • DataFrame: Polars DataFrame containing the income statement.

Example:

income_statement = tickers.get_income_statement()
print(income_statement)
Error Fetching Data for BTC-USD: not found: asOfDate
Unable to Vstack shape: (13, 7)
┌─────────────────────────────┬────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ Items                       ┆ symbol ┆ 2023Q2    ┆ 2023Q3    ┆ 2023Q4    ┆ 2024Q1    ┆ 2024Q2    │
│ ---                         ┆ ---    ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│ str                         ┆ str    ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════════════════════════╪════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪══════════��╡
│ Revenue                     ┆ GOOG   ┆ 7.4604e10 ┆ 7.6693e10 ┆ 8.6310e10 ┆ 8.0539e10 ┆ 8.4742e10 │
│ Cost of Goods Sold          ┆ GOOG   ┆ 3.1916e10 ┆ 3.3229e10 ┆ 3.7575e10 ┆ 3.3712e10 ┆ 3.5507e10 │
│ Gross Profit                ┆ GOOG   ┆ 4.2688e10 ┆ 4.3464e10 ┆ 4.8735e10 ┆ 4.6827e10 ┆ 4.9235e10 │
│ Operating Expenses          ┆ GOOG   ┆ 2.0850e10 ┆ 2.2121e10 ┆ 2.5038e10 ┆ 2.1355e10 ┆ 2.1810e10 │
│ EBITDA                      ┆ GOOG   ┆ 2.4770e10 ┆ 2.6237e10 ┆ 2.6044e10 ┆ 3.1822e10 ┆ 3.1326e10 │
│ …                           ┆ …      ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         │
│ Interest Expense            ┆ GOOG   ┆ 4.3e7     ┆ 1.16e8    ┆ 6.9e7     ┆ 9.4e7     ┆ 6.7e7     │
│ Income Tax Expense          ┆ GOOG   ┆ 3.5350e9  ┆ 1.5080e9  ┆ 3.7250e9  ┆ 4.6530e9  ┆ 3.9320e9  │
│ Net Income                  ┆ GOOG   �� 1.8368e10 ┆ 1.9689e10 ┆ 2.0687e10 ┆ 2.3662e10 ┆ 2.3619e10 │
│ Earnings per Share - Basic  ┆ GOOG   ┆ 1.45      ┆ 1.56      ┆ 1.66      ┆ 1.91      ┆ 1.91      │
│ Earnings per Share -        ┆ GOOG   ┆ 1.44      ┆ 1.55      ┆ 1.64      ┆ 1.89      ┆ 1.89      │
│ Diluted                     ┆        ┆           ┆           ┆           ┆           ┆           │
└─────────────────────────────┴────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘: lengths don't match: unable to vstack, column names don't match: "2023Q1" and "2023Q2"
Unable to Vstack shape: (13, 7)
┌─────────────────────────────┬────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ Items                       ┆ symbol ┆ 2023Q2    ┆ 2023Q3    ┆ 2023Q4    ┆ 2024Q1    ┆ 2024Q2    │
│ ---                         ┆ ---    ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│ str                         ┆ str    ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════════════════════════╪════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ Revenue                     ┆ MSFT   ┆ 5.6189e10 ┆ 5.6517e10 ┆ 6.2020e10 ┆ 6.1858e10 ┆ 6.4727e10 │
│ Cost of Goods Sold          ┆ MSFT   ┆ 1.6795e10 ┆ 1.6302e10 ┆ 1.9623e10 ��� 1.8505e10 ┆ 1.9684e10 │
│ Gross Profit                ┆ MSFT   ┆ 3.9394e10 ┆ 4.0215e10 ┆ 4.2397e10 ┆ 4.3353e10 ┆ 4.5043e10 │
│ Operating Expenses          ┆ MSFT   ┆ 1.5140e10 ┆ 1.3320e10 ┆ 1.5365e10 ┆ 1.5772e10 ┆ 1.7118e10 │
│ EBITDA                      ┆ MSFT   ┆ 2.9083e10 ┆ 3.1730e10 ┆ 3.3394e10 ┆ 3.3554e10 ┆ 3.4331e10 │
│ …                           ┆ …      ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         │
│ Interest Expense            ┆ MSFT   ┆ 4.82e8    ┆ 5.25e8    ┆ 9.09e8    ┆ 8e8       ┆ 7.01e8    │
│ Income Tax Expense          ┆ MSFT   ┆ 4.6460e9  ┆ 4.9930e9  ┆ 4.6560e9  ┆ 4.7880e9  ┆ 5.2140e9  │
│ Net Income                  ┆ MSFT   ┆ 2.0081e10 ┆ 2.2291e10 ┆ 2.1870e10 ┆ 2.1939e10 ┆ 2.2036e10 │
│ Earnings per Share - Basic  ┆ MSFT   ┆ 2.7       ┆ 3.0       ┆ 2.94      ┆ 2.95      ┆ 2.96      │
│ Earnings per Share -        ┆ MSFT   ┆ 2.69      ┆ 2.99      ┆ 2.93      ┆ 2.94      ┆ 2.95      │
│ Diluted                     ┆        ┆           ┆           ┆           ┆           ┆           │
└─────────────────────────────┴────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘: lengths don't match: unable to vstack, column names don't match: "2023Q1" and "2023Q2"
shape: (26, 7)
┌─────────────────────────────┬────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ Items                       ┆ symbol ┆ 2023Q1    ┆ 2023Q2    ┆ 2023Q3    ┆ 2023Q4    ┆ 2024Q1    │
│ ---                         ┆ ---    ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│ str                         ┆ str    ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════════════════════════╪════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ Revenue                     ┆ AAPL   ┆ 9.4836e10 ┆ 8.1797e10 ┆ 8.9498e10 ┆ 1.1958e11 ┆ 9.0753e10 │
│ Cost of Goods Sold          ┆ AAPL   ┆ 5.2860e10 ┆ 4.5384e10 ┆ 4.9071e10 ┆ 6.4720e10 ┆ 4.8482e10 │
│ Gross Profit                ┆ AAPL   ┆ 4.1976e10 ┆ 3.6413e10 ┆ 4.0427e10 ┆ 5.4855e10 ┆ 4.2271e10 │
│ Operating Expenses          ┆ AAPL   ┆ 1.3658e10 ┆ 1.3415e10 ┆ 1.3458e10 ┆ 1.4482e10 ┆ 1.4371e10 │
│ …                           ┆ …      ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         │
│ Income Tax Expense          ┆ NVDA   ┆ 1.66e8    ┆ 7.93e8    ┆ 1.2790e9  ┆ 1.8210e9  ┆ 2.3980e9  │
│ Net Income                  ┆ NVDA   ┆ 2.0430e9  ┆ 6.1880e9  ┆ 9.2430e9  ┆ 1.2285e10 ┆ 1.4881e10 │
│ Earnings per Share - Basic  ┆ NVDA   ┆ 0.057     ┆ 0.083     ┆ 0.25      ┆ 0.375     ┆ 0.604     │
│ Earnings per Share -        ┆ NVDA   ┆ 0.057     ┆ 0.082     ┆ 0.248     ┆ 0.371     ┆ 0.598     │
│ Diluted                     ┆        ┆           ┆           ┆           ┆           ┆           │
└─────────────────────────────┴────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
get_balance_sheet

Fetch the balance sheet for all tickers.

Returns:

  • DataFrame: Polars DataFrame containing the balance sheet.

Example:

balance_sheet = tickers.get_balance_sheet()
print(balance_sheet)
Error Fetching Data for BTC-USD: not found: asOfDate
Unable to Vstack shape: (21, 7)
┌─────────────────────────────┬────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ Items                       ┆ symbol ┆ 2023Q2    ┆ 2023Q3    ┆ 2023Q4    ┆ 2024Q1    ┆ 2024Q2    │
│ ---                         ┆ ---    ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│ str                         ┆ str    ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════════════════════════╪════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ Cash and Cash Equivalents   ┆ GOOG   ┆ 2.5929e10 ┆ 3.0702e10 ┆ 2.4048e10 ┆ 2.4493e10 ┆ 2.7225e10 │
│ Accounts Receivable         ┆ GOOG   ┆ 3.8804e10 ┆ 4.1020e10 ┆ 4.7964e10 ┆ 4.4552e10 ┆ 4.7087e10 │
│ Inventories                 ┆ GOOG   ┆ 0.0       ┆ 0.0       ┆ 0.0       ┆ 0.0       ┆ 0.0       │
│ Other Current Assets        ┆ GOOG   ┆ 9.4210e9  ┆ 1.2398e10 ┆ 1.2650e10 ┆ 1.2829e10 ┆ 1.4183e10 │
│ Total Current Assets        ┆ GOOG   ┆ 1.6879e11 ┆ 1.7631e11 ┆ 1.7153e11 ┆ 1.6547e11 ┆ 1.6200e11 │
│ …                           ┆ …      ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         │
│ Total Liabilities           ┆ GOOG   ┆ 1.1590e11 ┆ 1.2351e11 ┆ 1.1901e11 ┆ 1.1451e11 ┆ 1.1402e11 │
│ Common Stock                ┆ GOOG   ┆ 7.2248e10 ┆ 7.4591e10 ┆ 7.6534e10 ┆ 7.7913e10 ┆ 7.9732e10 │
│ Retained Earnings           ┆ GOOG   ┆ 2.0088e11 ┆ 2.0565e11 ┆ 2.1125e11 ┆ 2.1977e11 ┆ 2.2603e11 │
│ Total Equity                ┆ GOOG   ┆ 2.6714e11 ┆ 2.7320e11 ┆ 2.8338e11 ┆ 2.9284e11 ┆ 3.0075e11 │
│ Total Liabilities and       ┆ GOOG   ┆ 2.6714e11 ┆ 2.7320e11 ┆ 2.8338e11 ┆ 2.9284e11 ┆ 3.0075e11 │
│ Equity                      ┆        ┆           ┆           ┆           ┆           ┆           │
└─────────────────────────────┴────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘: lengths don't match: unable to vstack, column names don't match: "2023Q1" and "2023Q2"
Unable to Vstack shape: (22, 7)
┌─────────────────────────────┬────────┬───────────┬──────��────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ Items                       ┆ symbol ┆ 2023Q2    ┆ 2023Q3    ┆ 2023Q4    ┆ 2024Q1    ┆ 2024Q2    │
│ ---                         ┆ ---    ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│ str                         ┆ str    ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════════════════════════╪════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ Cash and Cash Equivalents   ┆ MSFT   ┆ 3.4704e10 ┆ 8.0452e10 ┆ 1.7305e10 ┆ 1.9634e10 ┆ 1.8315e10 │
│ Accounts Receivable         ┆ MSFT   ┆ 4.8688e10 ┆ 3.6953e10 ┆ 4.2831e10 ┆ 4.4029e10 ┆ 5.6924e10 │
│ Inventories                 ┆ MSFT   ┆ 2.5000e9  ┆ 3.0000e9  ┆ 1.6150e9  ┆ 1.3040e9  ┆ 1.2460e9  │
│ Other Current Assets        ┆ MSFT   ┆ 2.1807e10 ┆ 2.3682e10 ┆ 2.1930e10 ┆ 2.1826e10 ┆ 2.6021e10 │
│ Total Current Assets        ┆ MSFT   ┆ 1.8426e11 ┆ 2.0759e11 ┆ 1.4739e11 ┆ 1.4718e11 ┆ 1.5973e11 │
│ …                           ┆ …      ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         │
│ Total Liabilities           ┆ MSFT   ┆ 2.0575e11 ┆ 2.2507e11 ┆ 2.3229e11 ┆ 2.3112e11 ┆ 2.4369e11 │
│ Common Stock                ┆ MSFT   ┆ 9.3718e10 ┆ 9.5508e10 ┆ 9.7480e10 ┆ 9.9193e10 ┆ 1.0092e11 │
│ Retained Earnings           ┆ MSFT   ┆ 1.1885e11 ┆ 1.3214e11 ┆ 1.4574e11 ┆ 1.5939e11 ┆ 1.7314e11 │
│ Total Equity                ┆ MSFT   ┆ 2.0622e11 ┆ 2.2071e11 ┆ 2.3827e11 ┆ 2.5315e11 ┆ 2.6848e11 │
│ Total Liabilities and       ┆ MSFT   ┆ 2.0622e11 ┆ 2.2071e11 ┆ 2.3827e11 ┆ 2.5315e11 ┆ 2.6848e11 │
│ Equity                      ┆        ┆           ┆           ┆           ┆           ┆           │
└─────────────────────────────┴────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘: lengths don't match: unable to vstack, column names don't match: "2023Q1" and "2023Q2"
shape: (43, 7)
┌─────────────────────────────┬────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ Items                       ┆ symbol ┆ 2023Q1    ┆ 2023Q2    ┆ 2023Q3    ┆ 2023Q4    ┆ 2024Q1    │
│ ---                         ┆ ---    ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│ str                         ┆ str    ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════════════════════════╪════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ Cash and Cash Equivalents   ┆ AAPL   ┆ 2.4687e10 ┆ 2.8408e10 ┆ 2.9965e10 ┆ 4.0760e10 ┆ 3.2695e10 │
│ Accounts Receivable         ┆ AAPL   ┆ 1.7936e10 ┆ 1.9549e10 ┆ 2.9508e10 ┆ 2.3194e10 ┆ 2.1837e10 │
│ Inventories                 ┆ AAPL   ┆ 7.4820e9  ┆ 7.3510e9  ┆ 6.3310e9  ┆ 6.5110e9  ┆ 6.2320e9  │
│ Other Current Assets        ┆ AAPL   ┆ 1.3660e10 ┆ 1.3640e10 ┆ 1.4695e10 ┆ 1.3979e10 ┆ 1.3884e10 │
│ …                           ┆ …      ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         │
│ Common Stock                ┆ NVDA   ┆ 2e6       ┆ 2e6       ┆ 2e6       ┆ 2e6       ┆ 2e6       │
│ Retained Earnings           ┆ NVDA   ┆ 1.2115e10 ┆ 1.4921e10 ┆ 2.0360e10 ┆ 2.9817e10 ┆ 3.6598e10 │
│ Total Equity                ┆ NVDA   ┆ 2.4520e10 ┆ 2.7501e10 ┆ 3.3265e10 ┆ 4.2978e10 ┆ 4.9142e10 │
│ Total Liabilities and       ┆ NVDA   ┆ 2.4520e10 ┆ 2.7501e10 ┆ 3.3265e10 ┆ 4.2978e10 ┆ 4.9142e10 │
│ Equity                      ┆        ┆           ┆           ┆           ┆           ┆           │
└─────────────────────────────┴────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
get_cashflow_statement

Fetch the cash flow statement for all tickers.

Returns:

  • DataFrame: Polars DataFrame containing the cash flow statement.

Example:

cashflow_statement = tickers.get_cashflow_statement()
print(cashflow_statement)
Error Fetching Data for BTC-USD: not found: asOfDate
Unable to Vstack shape: (27, 7)
┌────────────────────────┬────────┬────────────┬────────────┬────────────┬────────────┬────────────┐
│ Items                  ┆ symbol ┆ 2023Q2     ┆ 2023Q3     ┆ 2023Q4     ┆ 2024Q1     ┆ 2024Q2     │
│ ---                    ┆ ---    ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---        │
│ str                    ┆ str    ┆ f64        ┆ f64        ┆ f64        ┆ f64        ┆ f64        │
╞════════════════════════╪════════╪════════════╪════════════╪════════════╪════════════╪════════════╡
│ Net Income from        ┆ GOOG   ┆ 1.8368e10  ┆ 1.9689e10  ┆ 2.0687e10  ┆ 2.3662e10  ┆ 2.3619e10  │
│ Continuing Ope…        ┆        ┆            ┆            ┆            ┆            ┆            │
│ Depreciation,          ┆ GOOG   ┆ 2.8240e9   ┆ 4.9240e9   ┆ 1.5630e9   ┆ 3.4130e9   ┆ 3.7080e9   │
│ Amortization, an…      ┆        ┆            ┆            ┆            ┆            ┆            │
│ Stock-Based            ┆ GOOG   ┆ 5.7740e9   ┆ 5.7430e9   ┆ 5.6590e9   ┆ 5.2640e9   ┆ 5.8650e9   │
│ Compensation           ┆        ┆            ┆            ┆            ┆            ┆            │
│ Deferred Income Tax    ┆ GOOG   ┆ -2.4150e9  ┆ -1.8240e9  ┆ -1.6700e9  ┆ 4.19e8     ┆ -3.1570e9  │
│ Changes in Working     ┆ GOOG   ┆ 2.9360e9   ┆ 2.1170e9   ┆ -1.0271e10 ┆ -2.4630e9  ┆ -5.2700e9  │
│ Capital                ┆        ┆            ┆            ┆            ┆            ┆            │
│ …                      ┆ …      ┆ …          ┆ …          ┆ …          ┆ …          ┆ …          │
│ Operating Cash Flow    ┆ GOOG   ┆ 2.8666e10  ┆ 3.0656e10  ┆ 1.8915e10  ┆ 2.8848e10  ┆ 2.6640e10  │
│ Investing Cash Flow    ┆ GOOG   ┆ -1.0800e10 ┆ -7.1500e9  ┆ -6.1670e9  ┆ -8.5640e9  ┆ -2.7810e9  │
│ Financing Cash Flow    ┆ GOOG   ┆ -1.7835e10 ┆ -1.8382e10 ┆ -1.9308e10 ┆ -1.9714e10 ┆ -2.0889e10 │
│ Ending Cash Position   ┆ GOOG   ┆ 2.5929e10  ┆ 3.0702e10  ┆ 2.4048e10  ┆ 2.4493e10  ┆ 2.7225e10  │
│ Free Cash Flow         ┆ GOOG   ┆ 2.1778e10  ┆ 2.2601e10  ┆ 7.8960e9   ┆ 1.6836e10  ┆ 1.3454e10  │
└────────────────────────┴────────┴────────────┴────────────┴────────────┴──────��─────┴────────────┘: lengths don't match: unable to vstack, column names don't match: "2023Q1" and "2023Q2"
Unable to Vstack shape: (31, 7)
┌──────────────────────┬────────┬────────────┬───────────┬────────────┬────────────┬────────────┐
│ Items                ┆ symbol ┆ 2023Q1     ┆ 2023Q3    ┆ 2023Q4     ┆ 2024Q1     ┆ 2024Q2     │
│ ---                  ┆ ---    ┆ ---        ┆ ---       ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---        │
│ str                  ┆ str    ┆ f64        ┆ f64       ┆ f64        ┆ f64        ┆ f64        │
╞══════════════════════╪════════╪════════════╪═══════════╪════���═══════╪════════════╪════════════╡
│ Net Income from      ┆ MSFT   ┆ 2.0081e10  ┆ 2.2291e10 ┆ 2.1870e10  ┆ 2.1939e10  ┆ 2.2036e10  │
│ Continuing Ope…      ┆        ┆            ┆           ┆            ┆            ┆            │
│ Depreciation,        ┆ MSFT   ┆ 3.8740e9   ┆ 3.9210e9  ┆ 5.9590e9   ┆ 6.0270e9   ┆ 6.3800e9   │
│ Amortization, an…    ┆        ┆            ┆           ┆            ┆            ┆            │
│ Stock-Based          ┆ MSFT   ┆ 2.4160e9   ┆ 2.5070e9  ┆ 2.8280e9   ┆ 2.7030e9   ┆ 2.6960e9   │
│ Compensation         ┆        ┆            ┆           ┆            ┆            ┆            │
│ Deferred Income Tax  ┆ MSFT   ┆ -1.8880e9  ┆ -5.6800e8 ┆ -1.7020e9  ┆ -1.3230e9  ┆ -1.1450e9  │
│ Changes in Working   ┆ MSFT   ┆ 4.2430e9   ┆ 2.4180e9  ┆ -1.0300e10 ┆ 2.5220e9   ┆ 7.1840e9   │
│ Capital              ┆        ┆            ┆           ┆            ┆            ┆            │
│ …                    ┆ …      ┆ …          ┆ …         ┆ …          ┆ …          ┆ …          │
│ Operating Cash Flow  ┆ MSFT   ┆ 2.8770e10  ┆ 3.0583e10 ┆ 1.8853e10  ┆ 3.1917e10  ┆ 3.7195e10  │
│ Investing Cash Flow  ┆ MSFT   ┆ -9.1340e9  ┆ 5.03e8    ┆ -7.1925e10 ┆ -1.0700e10 ┆ -1.4848e10 │
│ Financing Cash Flow  ┆ MSFT   ┆ -1.1413e10 ┆ 1.4761e10 ┆ -1.0147e10 ┆ -1.8808e10 ┆ -2.3563e10 │
│ Ending Cash Position ┆ MSFT   ┆ 3.4704e10  ┆ 8.0452e10 ┆ 1.7305e10  ┆ 1.9634e10  ┆ 1.8315e10  │
│ Free Cash Flow       ┆ MSFT   ┆ 1.9827e10  ┆ 2.0666e10 ┆ 9.1180e9   ┆ 2.0965e10  ┆ 2.3322e10  │
└──────────────────────┴────────┴────────────┴─────────��─┴────────────┴────────────┴────────────┘: lengths don't match: unable to vstack, column names don't match: "2023Q2" and "2023Q3"
shape: (53, 7)
┌─────────────────────────────┬────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ Items                       ┆ symbol ┆ 2023Q1    ┆ 2023Q2    ┆ 2023Q3    ┆ 2023Q4    ┆ 2024Q1    │
│ ---                         ┆ ---    ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│ str                         ┆ str    ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════════════════════════╪════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ Net Income from Continuing  ┆ AAPL   ┆ 2.4160e10 ┆ 1.9881e10 ┆ 2.2956e10 ┆ 3.3916e10 ┆ 2.3636e10 │
│ Opera…                      ┆        ┆           ┆           ┆           ┆           ┆           │
│ Depreciation, Amortization, ┆ AAPL   ┆ 2.8980e9  ┆ 3.0520e9  ┆ 2.6530e9  ┆ 2.8480e9  ┆ 2.8360e9  │
│ and …                       ┆        ┆           ┆           ┆           ┆           ┆           │
│ Stock-Based Compensation    ┆ AAPL   ┆ 2.6860e9  ┆ 2.6170e9  ┆ 2.6250e9  ┆ 2.9970e9  ┆ 2.9640e9  │
│ Changes in Working Capital  ┆ AAPL   ┆ 2.31e8    ┆ 7.49e8    ┆ -6.0600e9 ┆ 1.1230e9  ┆ -5.7640e9 │
│ …                           ┆ …      ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         │
│ Investing Cash Flow         ┆ NVDA   ┆ -8.4100e8 ┆ -4.4600e8 ┆ -3.1700e9 ┆ -6.1090e9 ┆ -5.6930e9 │
│ Financing Cash Flow         ┆ NVDA   ┆ -3.8000e8 ┆ -5.0990e9 ┆ -4.5250e9 ┆ -3.6290e9 ┆ -9.3450e9 │
│ Ending Cash Position        ┆ NVDA   ┆ 5.0790e9  ┆ 5.8820e9  ┆ 5.5190e9  ┆ 7.2800e9  ┆ 7.5870e9  │
│ Free Cash Flow              ┆ NVDA   ┆ 2.6630e9  ┆ 6.0590e9  ┆ 7.0540e9  ┆ 1.1245e10 ┆ 1.4976e10 │
└─────────────────────────────┴────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
get_financial_ratios

Fetch the financial ratios for all tickers.

Returns:

  • DataFrame: Polars DataFrame containing the financial ratios.

Example:

financial_ratios = tickers.get_financial_ratios()
print(financial_ratios)
Error Fetching Data for BTC-USD: not found: asOfDate
Unable to Vstack shape: (21, 7)
┌─────────────────────────┬────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ Items                   ┆ symbol ┆ 2023Q2    ┆ 2023Q3    ┆ 2023Q4    ┆ 2024Q1    ┆ 2024Q2    │
│ ---                     ┆ ---    ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│ str                     ┆ str    ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════════════════════╪════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ Gross Profit Margin     ┆ GOOG   ┆ 0.572195  ┆ 0.566727  ┆ 0.564651  ┆ 0.58142   ┆ 0.580999  │
│ Operating Profit Margin ┆ GOOG   ┆ 0.294167  ┆ 0.2779    ┆ 0.28364   ┆ 0.352736  ┆ 0.325907  │
│ Net Profit Margin       ┆ GOOG   ┆ 0.246207  ┆ 0.256725  ┆ 0.239683  ┆ 0.293796  ┆ 0.278717  │
│ Return on Assets        ┆ GOOG   ┆ 0.047953  ┆ 0.049631  ┆ 0.05141   ┆ 0.058088  ┆ 0.056945  │
│ Return on Equity        ┆ GOOG   ┆ 0.068758  ┆ 0.072068  ┆ 0.073001  ┆ 0.080801  ┆ 0.078533  │
│ …                       ┆ …      ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         │
│ Price to Earnings       ┆ GOOG   ┆ 15.189732 ┆ 14.478592 ┆ 14.2722   ┆ 12.877906 ┆ 13.236335 │
│ Price to Book           ┆ GOOG   ┆ 1.044411  ┆ 1.043437  ┆ 1.041887  ┆ 1.040544  ┆ 1.039488  │
│ Price to Sales          ┆ GOOG   ┆ 3.739813  ┆ 3.717015  ┆ 3.420797  ┆ 3.783471  ┆ 3.689186  │
│ Price to Cashflow       ┆ GOOG   ┆ 9.732959  ┆ 9.298963  ┆ 15.609252 ┆ 10.562847 ┆ 11.735323 │
│ Price to Free Cashflow  ┆ GOOG   ┆ 12.811323 ┆ 12.613114 ┆ 37.392224 ┆ 18.099133 ┆ 23.236881 │
└─────────────────────────┴────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘: lengths don't match: unable to vstack, column names don't match: "2023Q1" and "2023Q2"
Unable to Vstack shape: (21, 7)
┌─────────────────────────┬────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ Items                   ┆ symbol ┆ 2023Q2    ┆ 2023Q3    ┆ 2023Q4    ┆ 2024Q1    ┆ 2024Q2    │
│ ---                     ┆ ---    ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│ str                     ┆ str    ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════════════════════╪════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ Gross Profit Margin     ┆ MSFT   ┆ 0.701098  ┆ 0.711556  ┆ 0.683602  ┆ 0.700847  ┆ 0.695892  │
│ Operating Profit Margin ┆ MSFT   ┆ 0.448647  ┆ 0.492047  ┆ 0.442357  ┆ 0.445003  ┆ 0.431829  │
│ Net Profit Margin       ┆ MSFT   ┆ 0.357383  ┆ 0.394412  ┆ 0.352628  ┆ 0.354667  ┆ 0.340445  │
│ Return on Assets        ┆ MSFT   ┆ 0.048743  ┆ 0.050004  ┆ 0.046477  ┆ 0.045303  ┆ 0.043025  │
│ Return on Equity        ┆ MSFT   ┆ 0.097375  ┆ 0.100995  ┆ 0.091787  ┆ 0.086663  ┆ 0.082078  │
│ …                       ┆ …      ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         │
│ Price to Earnings       ┆ MSFT   ┆ 12.36059  ┆ 11.783231 ┆ 12.949063 ┆ 13.483295 ┆ 14.120757 │
│ Price to Book           ┆ MSFT   ┆ 1.203615  ┆ 1.190047  ┆ 1.188561  ┆ 1.168507  ┆ 1.159001  │
│ Price to Sales          ┆ MSFT   ┆ 4.417466  ┆ 4.647451  ┆ 4.566204  ┆ 4.782082  ┆ 4.807345  │
│ Price to Cashflow       ┆ MSFT   ┆ 8.627494  ┆ 8.588431  ┆ 15.02127  ┆ 9.268102  ┆ 8.365775  │
│ Price to Free Cashflow  ┆ MSFT   ┆ 12.518939 ┆ 12.709765 ┆ 31.059004 ┆ 14.109707 ┆ 13.342123 │
└─────────────────────────┴────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘: lengths don't match: unable to vstack, column names don't match: "2023Q1" and "2023Q2"
shape: (42, 7)
┌─────────────────────────┬────────┬───────────┬──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
│ Items                   ┆ symbol ┆ 2023Q1    ┆ 2023Q2   ┆ 2023Q3   ┆ 2023Q4   ┆ 2024Q1   │
│ ---                     ┆ ---    ┆ ---       ┆ ---      ┆ ---      ┆ ---      ┆ ---      │
│ str                     ┆ str    ┆ f64       ┆ f64      ┆ f64      ┆ f64      ┆ f64      │
╞═════════════════════════╪════════╪═══════════╪══════════╪══════════╪══════════╪══════════╡
│ Gross Profit Margin     ┆ AAPL   ┆ 0.442617  ┆ 0.445163 ┆ 0.451708 ┆ 0.45875  ┆ 0.465781 │
│ Operating Profit Margin ┆ AAPL   ┆ 0.2986    ┆ 0.290121 ┆ 0.312856 ┆ 0.337637 ┆ 0.307428 │
│ Net Profit Margin       ┆ AAPL   ┆ 0.254756  ┆ 0.243053 ┆ 0.256497 ┆ 0.283638 ┆ 0.260443 │
│ Return on Assets        ┆ AAPL   ┆ 0.072736  ┆ 0.05934  ┆ 0.065108 ┆ 0.09594  ┆ 0.070051 │
│ …                       ┆ …      ┆ …         ┆ …        ┆ …        ┆ …        ┆ …        │
│ Price to Book           ┆ NVDA   ┆ 1.395759  ┆ 1.30748  ┆ 1.254231 ┆ 1.196822 ┆ 1.172154 │
│ Price to Sales          ┆ NVDA   ┆ 4.758621  ┆ 2.662101 ┆ 2.302539 ┆ 2.32715  ┆ 2.211719 │
│ Price to Cashflow       ┆ NVDA   ┆ 11.756785 ┆ 5.664304 ┆ 5.690398 ┆ 4.473172 ┆ 3.753796 │
│ Price to Free Cashflow  ┆ NVDA   ┆ 12.851671 ┆ 5.934478 ┆ 5.914658 ┆ 4.574211 ┆ 3.846287 │
└─────────────────────────┴────────┴───────────┴──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘
returns

Compute the returns for all tickers.

Returns:

  • DataFrame: Polars DataFrame containing the returns.

Example:

returns = tickers.returns()
print(returns)
shape: (1_461, 6)
┌─────────────────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ timestamp           ┆ AAPL      ┆ GOOG      ┆ MSFT      ┆ NVDA      ┆ BTC-USD   │
│ ---                 ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│ str                 ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════════════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ 2020-01-01 00:00:00 ┆ 0.0       ┆ 0.0       ┆ 0.0       ┆ 0.0       ┆ 0.0       │
│ 2020-01-02 00:00:00 ┆ 0.0       ┆ 0.0       ┆ 0.0       ┆ 0.0       ┆ -2.981929 │
│ 2020-01-03 00:00:00 ┆ -0.972208 ┆ -0.490727 ┆ -1.245167 ┆ -1.600584 ┆ 5.145166  │
│ 2020-01-04 00:00:00 ┆ -0.972208 ┆ -0.490727 ┆ -1.245167 ┆ -1.600584 ┆ 0.895487  │
│ …                   ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         ┆ …         │
│ 2023-12-28 00:00:00 ┆ 0.222629  ┆ -0.113124 ┆ 0.323462  ┆ 0.212481  ┆ -1.876028 │
│ 2023-12-29 00:00:00 ┆ -0.542411 ┆ -0.24774  ┆ 0.202516  ┆ 0.0       ┆ -1.23969  │
│ 2023-12-30 00:00:00 ┆ -0.542411 ┆ -0.24774  ┆ 0.202516  ┆ 0.0       ┆ 0.136582  │
│ 2023-12-31 00:00:00 ┆ -0.542411 ┆ -0.24774  ┆ 0.202516  ┆ 0.0       ┆ 0.256862  │
└─────────────────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
performance_stats

Compute the performance stats for all tickers.

Returns:

  • DataFrame: Polars DataFrame containing the performance stats.

Example:

performance_stats = tickers.performance_stats()
print(performance_stats)
shape: (5, 17)
┌─────────┬────────────┬───────────┬───────────┬───┬───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ symbol  ┆ daily_retu ┆ daily_vol ┆ cumulativ ┆ … ┆ calmar_ra ┆ maximum_d ┆ value_at_ ┆ expected_ │
│ ---     ┆ rn         ┆ atility   ┆ e_return  ┆   ┆ tio       ┆ rawdown   ┆ risk      ┆ shortfall │
│ str     ┆ ---        ┆ ---       ┆ ---       ┆   ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       ┆ ---       │
│         ┆ f64        ┆ f64       ┆ f64       ┆   ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       ┆ f64       │
╞═════════╪════════════╪═══════════╪═══════════╪═══╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ AAPL    ┆ 0.118539   ┆ 2.112493  ┆ 163.18936 ┆ … ┆ 1.400212  ┆ 24.845569 ┆ -3.243692 ┆ -4.714316 │
│         ┆            ┆           ┆ 8         ┆   ┆           ┆           ┆           ┆           │
│ GOOG    ┆ 0.094141   ┆ 2.105943  ┆ 106.13293 ┆ … ┆ 1.305193  ┆ 20.502475 ┆ -3.194606 ┆ -4.806255 │
│         ┆            ┆           ┆ 9         ┆   ┆           ┆           ┆           ┆           │
│ MSFT    ┆ 0.109354   ┆ 2.05254   ┆ 142.95199 ┆ … ┆ 1.095061  ┆ 28.955951 ┆ -2.951151 ┆ -4.55019  │
│         ┆            ┆           ┆ 2         ┆   ┆           ┆           ┆           ┆           │
│ NVDA    ┆ 0.268188   ┆ 3.412684  ┆ 728.90280 ┆ … ┆ 3.208021  ┆ 30.046404 ┆ -5.126356 ┆ -6.999365 │
│         ┆            ┆           ┆ 2         ┆   ┆           ┆           ┆           ┆           │
│ BTC-USD ┆ 0.183123   ┆ 3.477496  ┆ 487.00228 ┆ … ┆ 1.285556  ┆ 45.562883 ┆ -5.098586 ┆ -7.981327 │
│         ┆            ┆           ┆ 1         ┆   ┆           ┆           ┆           ┆           │
└─────────┴────────────┴───────────┴───────────┴───┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
returns_chart

Display the cumulative returns chart for all tickers.

Returns:

  • Plot: Plot object containing the returns chart.

Example:

returns_chart = tickers.returns_chart()
returns_chart.show()
returns_matrix

Display the returns correlation matrix for all tickers.

Returns:

  • Plot: Plot object containing the returns chart.

Example:

returns_matrix = tickers.returns_matrix(height=600, width=800)
returns_matrix.show()
get_ticker

Fetch the Ticker object for a specific ticker symbol.

Parameters:

  • symbol (str): The ticker symbol.

Returns:

  • Ticker: A Ticker object.

Example:

ticker = tickers.get_ticker(symbol="AAPL")
ticker.performance_chart().show()
optimize

Optimizes the tickers given the objective function and constraints.

Parameters:

  • objective_function (Optional[str]): The objective function for optimization.
  • constraints (Optional[List[Tuple[float, float]]]): List of constraints for optimization.

Returns:

  • Portfolio: A Portfolio object.

Example:

portfolio = tickers.optimize(objective_function="max_sharpe", constraints=[(0, 1), (0, 1), (0, 1), (0, 1), (0,1)])
portfolio.performance_chart().show()