1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Kvantitativní řízení rizik v Pythonu
Connected

Exercise

Volatilita a strukturální zlomy

Vizualizace změn volatility pomáhá odhalit možné body strukturálních zlomů v časových řadách. Když identifikuješ, kdy se volatilita mění, můžeš informovaně zvolit bod zlomu, který pak poslouží k dalším statistickým analýzám (například Chowovu testu).

Prohlédneš si dvě vizualizace volatility portfolia investiční banky za roky 2008–2009, a to pro dvě dostupné váhy portfolia: weights_with_citi a weights_without_citi. Ty odpovídají portfoliím s rovnoměrným vážením – s Citibank a bez ní. Citibank vykazovala (jak jsi viděl/a v kapitole 1) nejvyšší volatilitu ze čtyř aktiv za dané období.

Ceny portfolia za roky 2008–2009 s Citibank jsou k dispozici jako prices_with_citi, bez Citibank jako prices_without_citi.

Instructions

100 XP
  • Pomocí weights_with_citi a weights_without_citi najdi série výnosů pro obě portfolia.
  • Vypočítej 30denní klouzavé směrodatné odchylky pro obě portfolia.
  • Oba objekty Series z Pandas zkombinuj do jediného objektu DataFrame s názvem "vol".
  • Vykresli obsah objektu vol a porovnej volatility obou portfolií v čase.