Primer momento: Mu

Puedes calcular el rendimiento histórico medio de una acción usando la función mean() de numpy.

Cuando calculas el rendimiento diario medio de una acción, en esencia estás estimando el primer momento ( $ \mu $ ) de la distribución de rendimientos históricos.

¿Pero de qué sirven las estimaciones diarias para un inversor a largo plazo? Puedes usar la siguiente fórmula para estimar el rendimiento anual medio de una acción a partir del rendimiento diario medio y el número de días de mercado en un año (normalmente hay aproximadamente 252 días de negociación al año):

$$ \text{Average Annualized Return} = ( ( 1 + \mu ) ^ {252}) - 1 $$

El objeto StockPrices del ejercicio anterior está guardado en una variable.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a la gestión del riesgo de cartera en Python

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Instrucciones del ejercicio

Importa numpy como np.
Calcula la media de la columna 'Returns' para estimar el primer momento ( $ \mu $ ) y asígnala a mean_return_daily.
Usa la fórmula para obtener el rendimiento anualizado medio asumiendo 252 días de negociación por año. Recuerda que en Python los exponentes se calculan con el operador **.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import numpy as np
import ____ as ____

# Calculate the average daily return of the stock
mean_return_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(mean_return_daily)

# Calculate the implied annualized average return
mean_return_annualized = ((____+____)**____)-____
print(mean_return_annualized)

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