Funciones de riesgo de PyPortfolioOpt
El objetivo del problema de optimización de carteras de Markowitz es minimizar la varianza de la cartera, dadas una serie de restricciones. ¿Recuerdas cómo se calcula esto en el capítulo 2? Varianza de la cartera = pesos transpuestos * matriz de covarianzas * pesos. Con PyPortfolioOpt llamamos a la matriz de covarianzas sigma, para indicar que se trata de la covarianza muestral \(\Sigma\).
En este ejercicio verás que las funciones de PyPortfolioOpt para calcular sigma dan exactamente el mismo resultado que si calculas la covarianza a mano. Lo mismo ocurre con el cálculo del rendimiento esperado: también puedes comprobar que PyPortfolioOpt devuelve el mismo resultado que al calcular a mano los rendimientos diarios anualizados. Tienes disponible stock_prices. Vamos a explorarlo un poco más…
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al análisis de carteras en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Get the returns from the stock price data
returns=____.____()