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Calcola la varianza dinamica del portafoglio

In questo esercizio metterai in pratica il calcolo della varianza di un portafoglio semplice con due asset usando la covarianza dinamica GARCH.

La Modern Portfolio Theory afferma che esiste un modo ottimale di costruire un portafoglio per sfruttare l’effetto diversificazione, così da ottenere un livello desiderato di rendimento atteso con il rischio minimo. Questo effetto è particolarmente evidente quando la covarianza tra i rendimenti degli asset è negativa.

Supponi di avere un portafoglio con soli due asset: le coppie di valute EUR/USD e CAD/USD. Le loro varianze dai modelli GARCH sono state salvate in variance_eur e variance_cad, e la loro covarianza è stata calcolata e salvata in covariance. Calcola le varianze complessive del portafoglio variando i pesi dei due asset e visualizza le differenze.

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Modelli GARCH in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Imposta il peso EUR/USD Wa1 nel portafoglio a a 0,9 e Wb1 nel portafoglio b a 0,5.
  • Calcola la varianza portvar_a per il portafoglio a con variance_eur, variance_cad e covariance; fai lo stesso per calcolare portvar_b per il portafoglio b.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Define weights
Wa1 = ____
Wa2 = 1 - Wa1
Wb1 = ____
Wb2 = 1 - Wb1

# Calculate portfolio variance
portvar_a = Wa1**2 * ____ + Wa2**2 * ____ + 2*Wa1*Wa2 *____
portvar_b = Wb1**2 * ____ + Wb2**2 * ____ + 2*Wb1*Wb2*____

# Plot the data
plt.plot(portvar_a, color = 'green', label = 'Portfolio a')
plt.plot(portvar_b, color = 'deepskyblue', label = 'Portfolio b')
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()
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