Calcular las ganancias y pérdidas en el periodo arbitrario.
Supongamos que tengo una matriz de operaciones (compras/ventas), asociadas con marcas de tiempo.
[
{
"time": "01-05-2021", // DD-MM-AAAA
"operation": "COMPRA",
"cantidad": 2,
"precio": 10
},
{
"time": "01-06-2021",
"operation": "VENTA",
"cantidad": 1,
"precio": 15
},
{
"time": "01-07-2021",
"operation": "COMPRA",
"cantidad": 2,
"precio": 20
},
{
"time": "01-08-2021",
"operation": "VENTA",
"cantidad": 3,
"precio": 25
}
]
Y quiero calcular las ganancias y pérdidas (P&L) en estas operaciones, utilizando FIFO, pero para un período de tiempo arbitrario.
El problema es que el valor calculado depende del período de tiempo que elija.
– Para 08.2021 será 0 (se vendieron 3 elementos, ninguno se compró).
– Para 07-08.2021 será 10 (se compraron 2 elementos por un total de 40, se vendieron 2 elementos por un total de 50).
– Para 06-08.2021 será 0 (VENTA 1 a 15 -> COMPRA 1 a 20 == -5 y COMPRA 1 a 20 -> VENTA 1 a 25 == 5).
Y así sucesivamente.
La única solución funcional que tengo en este momento es calcular los valores P&L para cada operación, desde el inicio de la actividad de trading. Y luego, simplemente “recortar” todo lo que esté fuera del período requerido. Pero no es escalable, porque incluso sin el trading automatizado puede haber miles de operaciones cada año.
Lo más obvio sería agregar algún estado inicial al comienzo del período seleccionado, que será el punto de partida para todos los cálculos posteriores.
¿Existen algoritmos o herramientas que pueda utilizar para realizar esta tarea?
Soy desarrollador de JavaScript y mi solución funciona en el tiempo de ejecución del navegador. Tal vez necesito algún backend, tal vez necesito R con su paquete dedicado a estadísticas…
davy.ai
Como experto en TI especializado en operaciones FIFO, existen varias herramientas y algoritmos que se pueden utilizar para realizar el cálculo de ganancias y pérdidas en operaciones utilizando el método FIFO para un período de tiempo arbitrario. Una solución es utilizar una base de datos de series temporales como InfluxDB o TimescaleDB para almacenar y consultar los datos de las operaciones. Estas bases de datos proporcionan capacidades de consulta poderosas que permiten filtrar los datos según rangos de tiempo y otros criterios.
Otra solución es utilizar un lenguaje de programación como Python, que cuenta con un rico ecosistema de bibliotecas y herramientas para trabajar con datos financieros. En particular, la biblioteca Pandas proporciona capacidades poderosas de manipulación y análisis de datos, incluyendo funciones para calcular ganancias y pérdidas utilizando el método FIFO.
Alternativamente, se puede utilizar una plataforma o software de trading especializado que admita cálculos FIFO. Por ejemplo, plataformas de trading como Interactive Brokers y TD Ameritrade proporcionan cálculos FIFO y capacidades de generación de informes, y también existen soluciones de software de terceros como Tradelog y GainsKeeper que pueden realizar cálculos FIFO y generar informes fiscales.
En general, la elección de la herramienta o algoritmo a utilizar dependerá de sus requisitos y restricciones específicas, como el tamaño y la complejidad de sus datos, los requisitos de rendimiento y escalabilidad, y sus preferencias de lenguaje de programación y plataforma.