source_code = """
a=5
for i in range(a):
    print(i)
    if i==3:
        print("*")
"""
compiled_code = compile(source_code, filename="<string>", mode="exec")
exec(compiled_code)

import marshal

source_code = """
a=5
for i in range(a):
    print(i)
    if i==3:
        print("*")
"""
compiled_code = compile(source_code, '<string>', 'exec')

with open('compiled_code.pyc', 'wb') as file:
    marshal.dump(compiled_code, file)

with open('compiled_code.pyc', 'rb') as file:
    compiled_code = marshal.load(file)

exec(compiled_code)

pip install yfinance alphalens-reloaded pandas numpy matplotlib

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
from alphalens.utils import get_clean_factor_and_forward_returns
from alphalens.tears import create_full_tear_sheet
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# ---------------------------------------------
# 1. دریافت داده‌های تاریخی از Yahoo Finance
# ---------------------------------------------
tickers = ["AAPL", "MSFT", "GOOG", "AMZN", "META"]  # مثال: ۵ سهم بزرگ فناوری
start_date = "2020-01-01"
end_date = "2023-01-01"

# دریافت داده‌های قیمتی
data = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date)
prices = data ["Adj Close"]  # استفاده از قیمت تعدیل‌شده

# تبدیل ایندکس به DateTimeIndex و تنظیم فرکانس
prices = prices.asfreq('B').ffill()  # تبدیل به فرکانس روزانه و پر کردن مقادیر خالی

# ---------------------------------------------
# 2. محاسبه فاکتور (مثال: Moving Average Crossover)
# ---------------------------------------------
def calculate_factor(prices, short_window=10, long_window=50):
    """
    محاسبه فاکتور تفاوت میانگین متحرک کوتاه‌مدت و بلندمدت
    """
    short_ma = prices.rolling(window=short_window).mean()
    long_ma = prices.rolling(window=long_window).mean()
    factor = short_ma - long_ma
    return factor

factor = calculate_factor(prices)

# ---------------------------------------------
# 3. آماده‌سازی داده‌ها برای Alphalens
# ---------------------------------------------
# تبدیل فاکتور به فرمت MultiIndex (Date, Asset)
factor = factor.stack().reset_index()
factor.columns = ['date', 'asset', 'factor']
factor = factor.set_index( ['date', 'asset']) ['factor']

# اطمینان از هماهنگی ایندکس قیمت و فاکتور
common_index = prices.index.intersection(factor.index.get_level_values(0).unique())
prices = prices.loc [common_index]
factor = factor.loc [common_index]

# ---------------------------------------------
# 4. تحلیل عملکرد فاکتور با Alphalens
# ---------------------------------------------
# محاسبه بازده‌های آینده و پاک‌سازی داده‌ها
factor_data = get_clean_factor_and_forward_returns(
    factor,
    prices,
    quantiles=5,  # تقسیم داده به ۵ کوانتایل
    periods=(1, 5, 10)  # بازه‌های بازدهی (1 روز، 5 روز، 10 روز)
)

# ایجاد گزارش کامل
create_full_tear_sheet(factor_data)