Übung mit PyPortfolioOpt: Renditen
Die Moderne Portfoliotheorie ist das Fundament des Portfoliorisikomanagements, denn die effiziente Grenze ist ein Standardverfahren, um sowohl die Risikoneigung von Investorinnen und Investoren als auch den Trade-off zwischen Risiko und Rendite am Markt zu beurteilen. In dieser Übung entwickelst du leistungsfähige Tools, um die effiziente Grenze eines Portfolios mit der PyPortfolioOpt-Python-Bibliothek pypfopt zu untersuchen.
Für die Berechnung der effizienten Grenze werden sowohl erwartete Renditen als auch die Kovarianzmatrix des Portfolios benötigt.
Nachdem du das Laden der Kursdaten der Investmentbanken geübt hast, verwendest du die Methode mean_historical_return aus pypfopt.expected_returns, um die annualisierten durchschnittlichen Renditen jeder Bank aus täglichen Preisen zu berechnen und zu visualisieren. In der folgenden Übung geht es dann um die Kovarianzmatrix.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Quantitative Risk Management in Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Load the investment portfolio price data into the price variable.
prices = pd.____("portfolio.csv")
# Convert the 'Date' column to a datetime index
prices['Date'] = pd.to_datetime(____['Date'], format='%d/%m/%Y')
prices.____(['Date'], inplace = True)