Simulación de cartera - Parte III
Antes, ejecutamos una simulación completa para obtener una distribución de rendimientos a 10 años. Ahora usaremos la simulación para tomar decisiones.
Volvamos a tu cartera con alto peso en acciones, con un rendimiento esperado del 7% y una volatilidad del 30%. Tienes la opción de reajustar la cartera incorporando bonos, de modo que el rendimiento esperado sea del 4% y la volatilidad del 10%. Tu capital inicial es de 10.000 $. Quieres elegir una estrategia según cuánto valdrá tu cartera dentro de 10 años. Simulemos los rendimientos de ambas carteras y elijamos en función de la menor cantidad que puedes esperar con un 75% de probabilidad (percentil 25).
Al terminar, sabrás cómo utilizar una simulación de cartera para decisiones de inversión.
La función portfolio_return() vuelve a estar precargada en el entorno.
Este ejercicio forma parte del curso
Simulación estadística en Python
Instrucciones del ejercicio
- Define los parámetros
avg_returnyvolatilityen 0.07 y 0.3, respectivamente, para la cartera de acciones. - Define los parámetros
avg_returnyvolatilityen 0.04 y 0.1, respectivamente, para la cartera de bonos. - Calcula el percentil 25 de la distribución de rendimientos para las carteras de acciones
rets_stock_percy bonosrets_bond_perc. - Calcula e imprime cuánto rendimiento adicional
additional_returnsperderías o ganarías si te quedas con acciones en lugar de pasarte a bonos.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
for i in range(sims):
rets_stock.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = ____, volatility = ____, principal = 10000))
rets_bond.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = ____, volatility = ____, principal = 10000))
# Calculate the 25th percentile of the distributions and the amount you'd lose or gain
rets_stock_perc = ____
rets_bond_perc = ____
additional_returns = ____
print("Sticking to stocks gets you an additional return of {}".format(additional_returns))