Simulación de cartera - Parte I

En los próximos ejercicios, calcularás la rentabilidad esperada de una cartera de acciones y describirás su incertidumbre.

Supón que has invertido 10.000 $ en una cartera compuesta por varias acciones. Quieres evaluar el rendimiento de la cartera a lo largo de 10 años. Puedes ajustar tu tasa de rentabilidad esperada global y la volatilidad (desviación estándar de la tasa de rentabilidad). Supón que la tasa de rentabilidad sigue una distribución normal.

Primero, vamos a escribir una función que reciba como entrada el capital inicial (inversión inicial), el número de años, la tasa de rentabilidad esperada y la volatilidad, y que devuelva el valor total de la cartera tras 10 años.

Al terminar este ejercicio, tendrás una función que podrás llamar para determinar el rendimiento de la cartera.

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Simulación estadística en Python

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Instrucciones del ejercicio

En la definición de la función, acepta cuatro argumentos: número de años yrs, tasa de rentabilidad esperada avg_return, volatilidad sd_of_return y capital inicial (inversión inicial) principal como entradas.
Simula rates de rentabilidad para cada año como una variable aleatoria normal.
Inicializa end_return con la entrada principal. En el bucle for, escala end_return por la tasa cada año.
Usa portfolio_return() para calcular e imprimir result.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# rates is a Normal random variable and has size equal to number of years
def portfolio_return(____):
    np.random.seed(123)
    rates = ____(loc=avg_return, scale=sd_of_return, size=yrs)
    # Calculate the return at the end of the period
    end_return = ____
    for x in rates:
        end_return = end_return*(1+____)
    return end_return

result = portfolio_return(yrs = 5, avg_return = 0.07, sd_of_return = 0.15, principal = 1000)
print("Portfolio return after 5 years = {}".format(____))

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