Práctica con PyPortfolioOpt: rentabilidades
La teoría del portafolio moderna es la piedra angular de la gestión del riesgo de portafolio, porque la frontera eficiente es un método estándar para evaluar tanto el apetito por el riesgo del inversor como las compensaciones riesgo-rentabilidad del mercado. En este ejercicio desarrollarás potentes herramientas para explorar la frontera eficiente de un portafolio, utilizando la biblioteca PyPortfolioOpt pypfopt Python.
Para calcular la frontera eficiente, se necesitan tanto las rentabilidades esperadas como la matriz de covarianza del portafolio.
Después de practicar un poco cargando los datos de precios de los bancos de inversión, utilizarás el método mean_historical_return de pypfopt.expected_returns para calcular y visualizar las rentabilidades medias anualizadas de cada banco a partir de los precios diarios de los activos. El ejercicio que harás a continuación trata sobre la matriz de covarianza.
Este ejercicio forma parte del curso
Gestión cuantitativa de riesgos en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Load the investment portfolio price data into the price variable.
prices = pd.____("portfolio.csv")
# Convert the 'Date' column to a datetime index
prices['Date'] = pd.to_datetime(____['Date'], format='%d/%m/%Y')
prices.____(['Date'], inplace = True)