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पोर्टफोलियो सिमुलेशन - भाग I

अगले कुछ अभ्यासों में, आप एक स्टॉक पोर्टफोलियो के expected returns की गणना करेंगे और उसकी अनिश्चितता को समझेंगे.

मान लीजिए आपने कई स्टॉक्स वाले अपने पोर्टफोलियो में $10,000 निवेश किए हैं. आप 10 वर्षों में पोर्टफोलियो का प्रदर्शन आकलित करना चाहते हैं. आप अपने overall expected rate of return और volatility (rate of return का standard deviation) को बदल सकते हैं. मान लें कि rate of return एक normal distribution को फॉलो करता है.

पहले, आइए एक फंक्शन लिखते हैं जो principal (प्रारंभिक निवेश), वर्षों की संख्या, expected rate of return और volatility को इनपुट के रूप में ले और 10 वर्षों बाद पोर्टफोलियो का कुल मूल्य लौटाए.

इस अभ्यास के अंत तक, आपके पास ऐसा फंक्शन होगा जिसे कॉल करके आप पोर्टफोलियो का प्रदर्शन निर्धारित कर सकेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Statistical Simulation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • फंक्शन डेफिनिशन में चार आर्ग्युमेंट स्वीकार करें: वर्षों की संख्या yrs, expected rate of return avg_return, volatility sd_of_return, और principal (प्रारंभिक निवेश) principal.
  • प्रत्येक वर्ष के लिए rates को normal random variable के रूप में simulate करें.
  • end_return को principal इनपुट से initialize करें. for लूप में हर वर्ष end_return को उस वर्ष के rate से स्केल अप करें.
  • portfolio_return() का उपयोग करके result को calculate करें और प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# rates is a Normal random variable and has size equal to number of years
def portfolio_return(____):
    np.random.seed(123)
    rates = ____(loc=avg_return, scale=sd_of_return, size=yrs)
    # Calculate the return at the end of the period
    end_return = ____
    for x in rates:
        end_return = end_return*(1+____)
    return end_return

result = portfolio_return(yrs = 5, avg_return = 0.07, sd_of_return = 0.15, principal = 1000)
print("Portfolio return after 5 years = {}".format(____))
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