Simulace portfolia – část I

V několika následujících cvičeních vypočítáš očekávané výnosy akciového portfolia a zhodnotíš míru jejich nejistoty.

Představ si, že jsi do portfolia složeného z několika akcií investoval/a 10 000 $. Chceš vyhodnotit jeho výkonnost za 10 let. Můžeš upravit celkovou očekávanou míru výnosu i volatilitu (směrodatnou odchylku míry výnosu). Předpokládej, že míra výnosu sleduje normální rozdělení.

Nejprve napíšeme funkci, která jako vstupy přijme jistinu (počáteční investici), počet let, očekávanou míru výnosu a volatilitu a vrátí celkovou hodnotu portfolia po 10 letech.

Po dokončení tohoto cvičení budeš mít funkci, kterou lze kdykoli zavolat pro výpočet výkonnosti portfolia.

Toto cvičení je součástí kurzu

Statistické simulace v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

V definici funkce přijmi čtyři argumenty: počet let yrs, očekávanou míru výnosu avg_return, volatilitu sd_of_return a jistinu (počáteční investici) principal.
Nasimuluj míry výnosu rates pro každý rok jako náhodnou proměnnou s normálním rozdělením.
Inicializuj end_return hodnotou vstupu principal. V cyklu for každý rok navyšuj end_return podle příslušné míry výnosu.
Pomocí portfolio_return() vypočítej a vypiš result.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# rates is a Normal random variable and has size equal to number of years
def portfolio_return(____):
    np.random.seed(123)
    rates = ____(loc=avg_return, scale=sd_of_return, size=yrs)
    # Calculate the return at the end of the period
    end_return = ____
    for x in rates:
        end_return = end_return*(1+____)
    return end_return

result = portfolio_return(yrs = 5, avg_return = 0.07, sd_of_return = 0.15, principal = 1000)
print("Portfolio return after 5 years = {}".format(____))

Upravit a spustit kód