पोर्टफोलियो सिमुलेशन - भाग II
अब आप उस सिमुलेशन फंक्शन का उपयोग करेंगे जो आपने बनाया था, 10-वर्षीय रिटर्न का आकलन करने के लिए.
आपके स्टॉक्स-प्रधान पोर्टफोलियो में $10,000 की शुरुआती निवेश राशि है, 7% का अपेक्षित रिटर्न है और 30% की वोलैटिलिटी है. आप यह जानना चाहते हैं कि 10 साल बाद आपका निवेश कितने का होगा, उसके लिए 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल चाहिए. हम 10-वर्षीय रिटर्न के कई सैंपल्स सिमुलेट करेंगे और रिटर्न के डिस्ट्रीब्यूशन पर कॉन्फिडेंस इंटरवल्स गणना करेंगे.
इस अभ्यास के अंत तक, आप एक पूर्ण पोर्टफोलियो सिमुलेशन चला चुके होंगे.
पिछले अभ्यास का फंक्शन portfolio_return() पहले से ही एनवायरनमेंट में इनिशियलाइज़ है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Statistical Simulation
अभ्यास निर्देश
simsको 1,000 से इनिशियलाइज़ करें.portfolio_return()फंक्शन के पैरामीटर्स के लिए उपयुक्त मान डालें.- 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल की निचली सीमा (
lower_ci) और ऊपरी सीमा (upper_ci) निकालें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Run 1,000 iterations and store the results
sims, rets = 1000, []
for i in range(sims):
rets.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = 0.07,
volatility = 0.3, principal = 10000))
# Calculate the 95% CI
lower_ci = ____
upper_ci = ____
print("95% CI of Returns: Lower = {}, Upper = {}".format(lower_ci, upper_ci))