Historical Value at Risk
Drawdown समय के साथ जारी रहने वाले नुकसान को मापता है, लेकिन एक साधारण सिंगल-डे मूवमेंट का क्या?
Value at Risk (अक्सर VaR कहा जाता है) एक दिन के नकारात्मक प्राइस मूवमेंट के जोखिम का अनुमान लगाने का तरीका है. VaR को किसी भी दी गई probability या confidence level पर मापा जा सकता है, लेकिन सबसे आम तौर पर उद्धृत माप VaR(95) और VaR(99) हैं. Historical VaR, VaR निकालने का सबसे सरल तरीका है, लेकिन यह historical returns डेटा पर निर्भर करता है, जो भविष्य के लिए सही मान लेना जरूरी नहीं. उदाहरण के लिए, Historical VaR(95) आपके पोर्टफोलियो या एसेट द्वारा सबसे खराब 5% मामलों में सहा गया न्यूनतम नुकसान दर्शाता है.
नीचे, आप USO oil ETF का historical VaR(95) निकालेंगे. रिटर्न्स डेटा (percent में) वैरिएबल StockReturns_perc में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
अभ्यास निर्देश
- USO रिटर्न्स (
StockReturns_perc) के सबसे खराब 5% यानी VaR(95) की गणना करें और उसेvar_95में असाइन करें. StockReturns_percको sort करें और उसेsorted_retsमें असाइन करें.- sorted returns (
sorted_rets) का histogram प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate historical VaR(95)
var_95 = ____(StockReturns_perc, ____)
print(var_95)
# Sort the returns for plotting
sorted_rets = ____
# Plot the probability of each sorted return quantile
____(sorted_rets, density=True, stacked=True)
# Denote the VaR 95 quantile
plt.axvline(x=var_95, color='r', linestyle='-', label="VaR 95: {0:.2f}%".format(var_95))
plt.show()