Monte Carlo VaR
Hodnoty výnosů i Monte Carlo cesty lze využít k analýze celé řady oblastí – od oceňování opcí a zajišťování rizik až po optimalizaci portfolia a obchodní strategie.
Aggreguj výnosy v každé iteraci a výsledné hodnoty použij k odhadu parametrického VaR(99).
Parametry mu, vol, T a S0 jsou dostupné z předchozího cvičení.
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do řízení portfoliového rizika v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Pomocí metody
.append()přidávejrand_retsdo seznamusim_returnsv každé iteraci. - Vypočítej parametrický VaR(99) pomocí funkce
np.percentile()aplikované nasim_returns.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Aggregate the returns
sim_returns = []
# Loop through 100 simulations
for i in range(100):
# Generate the Random Walk
rand_rets = np.random.normal(mu, vol, T)
# Save the results
sim_returns.____
# Calculate the VaR(99)
var_99 = ____
print("Parametric VaR(99): ", round(100*var_99, 2),"%")