Целью дипломной работы является разработка ИТ-решения для строительства инвестиционного предприятия. портфолио. Данные будут собираться из разных источников и обрабатываться с помощью Конвейер данных ETL. Принципы стоимостного инвестирования и современной портфельной теории будут представлено в приложении ETL, разработанном на Python. Результаты будут использованы для анализ данных и визуализация данных с помощью платформы бизнес-аналитики. Основная цель проекта — создание удобной и масштабируемой платформы. для создания инвестиционного портфеля и доказать прибыльность фондовых рынков в длительный пробег. Некоторые расчеты относительно исторической доходности американских фондовых рынков были разработанный Тьюном [1] и Вебстером [2]. Результаты были просто выдающимися. Если Если бы в 1957 году 100 долларов было вложено в индекс S&P 500, он стал бы $584 066,64 к декабрю 2022 года. Средняя доходность индекса S&P 500. с 2012 по 2021 год (20 лет) составил 9,51%. Самая высокая ожидаемая доходность портфолио, созданное с помощью приложения Python, составило 16,03%. Хотя доходность выбранных портфелей превышает эталонный уровень производительности, все еще можно получить дополнительную прибыль, применяя активный портфель управление. Тем не менее, также важно подчеркнуть, что предыдущие отчеты не гарантирует тех же результатов в будущем.

The thesis aims to develop an IT solution for the construction of an investment portfolio. The data will be collected from different sources and processed through and ETL data pipeline. Value Investing and Modern Portfolio Theory principles will be introduced in the ETL application developed in Python. The results will be used for data analytics and data visualization with the help of a business intelligence platform. The main purpose of the project is to create a user-friendly and scalable platform for investment portfolio creation, and to prove the profitability of stock markets in the long run. Some calculation about historic returns in American stock markets were developed by Thune [1] and Webster [2]. The results were simply outstanding. If $100 would have been invested in the S&P 500 index in 1957, it would become $584,066.64 by December 2022. The average rate of return of the S&P 500 index between 2012 and 2021 (20 years) was 9.51%. The highest expected return of the portfolios created by the Python application was 16.03%. Although the returns of the selected portfolios exceed the benchmark’s performance, it is still possible to gain some extra return by applying active portfolio management. Nevertheless, it is also important to highlight that previous returns do not guarantee the same results in the future.