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Portfolio-Simulation – Teil III

Zuvor haben wir eine vollständige Simulation durchgeführt, um eine Verteilung für 10-Jahres-Renditen zu erhalten. Jetzt verwenden wir Simulation zur Entscheidungsfindung.

Gehen wir zurück zu deinem aktienlastigen Portfolio mit einer erwarteten Rendite von 7 % und einer Volatilität von 30 %. Du hast die Möglichkeit, dein Portfolio mit einigen Anleihen neu zu gewichten, sodass die erwartete Rendite 4 % und die Volatilität 10 % beträgt. Dein eingesetztes Kapital beträgt 10.000 $. Du möchtest eine Strategie auswählen, basierend darauf, wie viel dein Portfolio in 10 Jahren wert sein wird. Lass uns die Renditen für beide Portfolios simulieren und dann die Strategie auf Basis des geringsten Betrags wählen, den du mit 75 % Wahrscheinlichkeit erwarten kannst (25. Perzentil).

Nach Abschluss weißt du, wie du eine Portfolio-Simulation für Investmententscheidungen einsetzen kannst.

Die Funktion portfolio_return() ist wieder in der Umgebung vorab geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistische Simulation in Python

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Setze die Parameter avg_return und volatility für das Aktienportfolio auf 0.07 bzw. 0.3.
  • Setze die Parameter avg_return und volatility für das Anleiheportfolio auf 0.04 bzw. 0.1.
  • Berechne das 25. Perzentil der Renditenverteilung für die Portfolios Aktie rets_stock_perc und Anleihe rets_bond_perc.
  • Berechne und gib aus, wie viel zusätzliche Rendite additional_returns du verlieren oder gewinnen würdest, wenn du bei Aktien bleibst statt auf Anleihen umzusteigen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

for i in range(sims):
    rets_stock.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = ____, volatility = ____, principal = 10000))
    rets_bond.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = ____, volatility = ____, principal = 10000))

# Calculate the 25th percentile of the distributions and the amount you'd lose or gain
rets_stock_perc = ____
rets_bond_perc = ____
additional_returns = ____
print("Sticking to stocks gets you an additional return of {}".format(additional_returns))
Code bearbeiten und ausführen