स्टैंडर्ड डिविएशन बनाम वेरिएंस
आइए वेरिएंस और स्टैंडर्ड डिविएशन के फ़र्क पर बात करें। वीडियो से आप पहले ही जानते हैं कि स्टैंडर्ड डिविएशन \(\sigma\) बस वेरिएंस का वर्गमूल है। दोनों मापों का उपयोग व्यवहार में मार्केट या स्टॉक वोलैटिलिटी निकालने के लिए किया जाता है। आपको एक को दूसरे पर क्यों चुनना चाहिए?
वेरिएंस की गणना में हम weights और variances का वर्ग करते हैं। इस स्क्वेरिंग की वजह से वेरिएंस मूल डेटा की इकाई में नहीं रहता। वेरिएंस का वर्गमूल लेने से स्टैंडर्ड डिविएशन फिर से मूल इकाई में आ जाता है और इसलिए उसे समझना कहीं आसान होता है।
चलिए स्टैंडर्ड डिविएशन निकालते हैं। आपके पास पिछले अभ्यास से weights और cov_matrix उपलब्ध हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Portfolio Analysis परिचय
अभ्यास निर्देश
weightsऔरcov_matrixका उपयोग करके पोर्टफोलियो वेरिएंस की गणना दोबारा बनाएँ। इस बार, पूरी गणना का वर्गमूल लें, ताकि वेरिएंस की जगह स्टैंडर्ड डिविएशन प्राप्त हो।- स्टैंडर्ड डिविएशन को वैसे ही प्रिंट करें, जैसे हमने पोर्टफोलियो वेरिएंस को किया था।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate the standard deviation by taking the square root
port_standard_dev = ____.____(np.dot(____.____, np.dot(____, ____)))
# Print the results
print(str(np.round(____, 4) * 100) + '%')