संकट के दौरान पोर्टफोलियो रिटर्न
किसी वित्तीय पोर्टफोलियो पर अनिश्चितता के प्रभावों को मापने का पहला कदम उसके रिटर्न को देखना है। आप चार इन्वेस्टमेंट बैंक स्टॉक्स के पोर्टफोलियो पर काम करेंगे, जो वैश्विक वित्तीय संकट के शुरुआत करने वालों में भी थे और उसके शिकार भी।
ये बैंक हैं: Citibank, Goldman Sachs, J.P. Morgan, और Morgan Stanley। 2005 - 2010 की अवधि के क्लोज़िंग स्टॉक प्राइस उपलब्ध portfolio DataFrame में हैं। आप इसका उपयोग 2008 - 2009, यानी संकट के चरम दौर के दौरान हुए बड़े प्राइस बदलावों को देखने के लिए करेंगे। साथ ही, आप देखेंगे कि समान-वेटेड पोर्टफोलियो (जिसके वेट्स weights लिस्ट में रखे हैं) के लिए बनने वाले portfolio_returns कितने volatile थे।
इस अभ्यास और आगे आने वाले सभी अभ्यासों में, numpy, pandas और matplotlib.pyplot क्रमशः np, pd, और plt नाम से उपलब्ध हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Quantitative Risk Management
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Select portfolio asset prices for the middle of the crisis, 2008-2009
asset_prices = portfolio.____['2008-01-01':'2009-12-31']
# Plot portfolio's asset prices during this time
asset_prices.____.set_ylabel("Closing Prices, USD")
plt.show()