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Portfoliosimulation – Teil II

Jetzt nutzen wir die von dir erstellte Simulationsfunktion, um 10-Jahres-Renditen zu bewerten.

Dein aktienlastiges Portfolio hat eine Anfangsinvestition von 10.000 $, eine erwartete Rendite von 7 % und eine Volatilität von 30 %. Du möchtest ein 95-%-Konfidenzintervall dafür erhalten, wie viel deine Investition in 10 Jahren wert sein wird. Wir simulieren mehrere Stichproben von 10-Jahres-Renditen und berechnen die Konfidenzintervalle über die Verteilung der Renditen.

Am Ende dieser Übung hast du eine vollständige Portfoliosimulation durchgeführt.

Die Funktion portfolio_return() aus der vorherigen Übung ist bereits in der Umgebung verfügbar.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistische Simulation in Python

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Setze sims auf 1.000.
  • Trage die passenden Werte für die Parameter der Funktion portfolio_return() ein.
  • Berechne die unteren (lower_ci) und oberen (upper_ci) Grenzen des 95-%-Konfidenzintervalls.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Run 1,000 iterations and store the results
sims, rets = 1000, []

for i in range(sims):
    rets.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = 0.07, 
                                 volatility = 0.3, principal = 10000))

# Calculate the 95% CI
lower_ci = ____
upper_ci = ____
print("95% CI of Returns: Lower = {}, Upper = {}".format(lower_ci, upper_ci))
Code bearbeiten und ausführen