Primo momento: Mu
Puoi calcolare il rendimento medio storico di un'azione usando la funzione mean() di numpy.
Quando calcoli il rendimento medio giornaliero di un'azione, stai di fatto stimando il primo momento ( \( \mu \) ) della distribuzione dei rendimenti storici.
Ma a cosa servono le stime dei rendimenti giornalieri a un investitore di lungo periodo? Puoi usare la formula qui sotto per stimare il rendimento medio annualizzato di un'azione dato il rendimento medio giornaliero e il numero di giorni di negoziazione in un anno (in genere ci sono circa 252 giorni di borsa aperta all'anno):
$$ \text{Average Annualized Return} = ( ( 1 + \mu ) ^ {252}) - 1 $$
L'oggetto StockPrices dell'esercizio precedente è stato salvato in una variabile.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla gestione del rischio di portafoglio in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa
numpycomenp. - Calcola la media della colonna
'Returns'per stimare il primo momento ( \( \mu \) ) e assegnala amean_return_daily. - Usa la formula per ricavare il rendimento medio annualizzato assumendo 252 giorni di negoziazione all'anno. Ricorda che in Python le potenze si calcolano con l'operatore
**.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Import numpy as np
import ____ as ____
# Calculate the average daily return of the stock
mean_return_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(mean_return_daily)
# Calculate the implied annualized average return
mean_return_annualized = ((____+____)**____)-____
print(mean_return_annualized)