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Die Finanzkrise aufschlüsseln

Im Video hast du die effiziente Frontier für das Portfolio von Investmentbanken über den gesamten Zeitraum 2005–2010 gesehen, der die Zeit vor, während und nach der globalen Finanzkrise umfasst.

Hier teilst du diesen Zeitraum in drei Teilzeiträume, oder epochs, auf: 2005–2006 (before), 2007–2008 (during) und 2009–2010 (after). Für jeden Zeitraum berechnest du die effiziente Kovarianzmatrix und vergleichst sie miteinander.

Die prices des Portfolios für 2005–2010 stehen dir in deinem Workspace zur Verfügung, ebenso das CovarianceShrinkage-Objekt aus PyPortfolioOpt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Quantitative Risk Management in Python

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle ein Dictionary epochs: Seine Schlüssel sind die Teilzeiträume, seine Werte sind Dictionaries mit den 'start'- und 'end'-Datumsangaben.
  • Setze für jeden Teilzeitraum-Schlüssel in epochs sub_price auf den entsprechenden Bereich von prices für diesen Teilzeitraum.
  • Verwende sub_price und das CovarianceShrinkage-Objekt, um für jeden Teilzeitraum eine effiziente Kovarianzmatrix zu bestimmen.
  • Gib die resultierenden effizienten Kovarianzmatrizen für alle drei Teilzeiträume aus und vergleiche sie.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a dictionary of time periods (or 'epochs')
epochs = { 'before' : {'start': '1-1-2005', 'end': '31-12-2006'},
           'during' : {____: '1-1-2007', 'end': '31-12-2008'},
           'after'  : {'start': '1-1-2009', ____: '31-12-2010'}
         }

# Compute the efficient covariance for each epoch
e_cov = {}
for x in epochs.keys():
  sub_price = prices.loc[epochs[x][____]:____[x]['end']]
  e_cov[x] = CovarianceShrinkage(____).ledoit_wolf()

# Display the efficient covariance matrices for all epochs
print("Efficient Covariance Matrices\n", e_cov)
Code bearbeiten und ausführen