First moment: Mu
आप किसी स्टॉक का औसत ऐतिहासिक रिटर्न numpy के mean() फंक्शन से निकाल सकते हैं.
जब आप किसी स्टॉक का औसत दैनिक रिटर्न निकालते हैं, तो आप मूलतः ऐतिहासिक रिटर्न डिस्ट्रीब्यूशन का पहला मोमेंट ( \( \mu \) ) अनुमानित कर रहे होते हैं.
लेकिन लंबे समय के निवेशक के लिए दैनिक रिटर्न का अनुमान कितना उपयोगी है? आप नीचे दिए गए फ़ॉर्मूले से औसत वार्षिक रिटर्न का अनुमान लगा सकते हैं, बशर्ते आपके पास औसत दैनिक रिटर्न और साल में ट्रेडिंग दिनों की संख्या हो (आम तौर पर एक साल में लगभग 252 ट्रेडिंग दिन होते हैं):
$$ \text{Average Annualized Return} = ( ( 1 + \mu ) ^ {252}) - 1 $$
पिछले अभ्यास से आया StockPrices ऑब्जेक्ट एक वैरिएबल के रूप में सेव है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
अभ्यास निर्देश
numpyकोnpनाम से इम्पोर्ट करें.'Returns'कॉलम का mean निकालकर पहले मोमेंट ( \( \mu \) ) का अनुमान लगाएँ और उसेmean_return_dailyमें असाइन करें.- फ़ॉर्मूले का उपयोग करके 252 ट्रेडिंग दिन प्रति वर्ष मानते हुए औसत वार्षिककृत रिटर्न निकालें. याद रखें, Python में exponents
**ऑपरेटर से कैलकुलेट होते हैं.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import numpy as np
import ____ as ____
# Calculate the average daily return of the stock
mean_return_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(mean_return_daily)
# Calculate the implied annualized average return
mean_return_annualized = ((____+____)**____)-____
print(mean_return_annualized)