Funzioni di rischio di PyPortfolioOpt

L’obiettivo del problema di ottimizzazione di portafoglio di Markowitz è minimizzare la varianza del portafoglio, dato un insieme di vincoli. Ricordi come si calcola dal capitolo 2? Varianza del portafoglio = pesi trasposti * matrice di covarianza * pesi. Con PyPortfolioOpt chiamiamo la matrice di covarianza sigma, per indicare che si tratta della covarianza campionaria \(\Sigma\).

In questo esercizio vedrai che le funzioni di PyPortfolioOpt per calcolare sigma danno esattamente lo stesso risultato che otterresti calcolando la covarianza a mano. Lo stesso vale per il calcolo del rendimento atteso: puoi verificare che PyPortfolioOpt restituisce lo stesso output del calcolo manuale dei rendimenti giornalieri annualizzati. Ti vengono forniti i stock_prices. Esploriamo meglio…