Simulación Montecarlo
Puedes utilizar la simulación Montecarlo de los activos del portafolio de banco de inversión 2005-2010 para hallar el VaR del 95 %.
Las pérdidas medias de los activos están en la matriz Numpy mu. La matriz de covarianza eficiente es e_cov (ten en cuenta que aquí utilizamos la varianza diaria, no anualizada como en ejercicios anteriores). Las utilizarás para crear ejemplos de rutas de las pérdidas de los activos durante un día, para simular la pérdida diaria del portafolio.
El uso de la matriz de covarianza e_cov permite que las rutas de los activos estén correlacionadas, lo que es un supuesto realista.
La simulación total_steps está ajustada a 1440, como en el vídeo. El número de ejecuciones N se establece en 10 000.
Para cada ejecución, calcularás las losses acumuladas y, a continuación, aplicarás la función np.quantile() para hallar el VaR del 95 %.
Los weights del portafolio y la distribución norm de scipy.stats están disponibles.
Este ejercicio forma parte del curso
Gestión cuantitativa de riesgos en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Initialize daily cumulative loss for the 4 assets, across N runs
daily_loss = np.zeros((____ , N))