Secondo momento: Varianza
Così come hai stimato il primo momento della distribuzione dei rendimenti nell’esercizio precedente, puoi anche stimare il secondo momento, ovvero la varianza di una distribuzione di rendimenti usando numpy.
In questo caso, prima dovrai calcolare la deviazione standard giornaliera ( \( \sigma \) ), o volatilità dei rendimenti usando np.std(). La varianza è semplicemente \( \sigma ^ 2 \).
StockPrices dall’esercizio precedente è disponibile nel tuo workspace e numpy è importato come np.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla gestione del rischio di portafoglio in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola la deviazione standard giornaliera della colonna
'Returns'e assegnala asigma_daily. - Ricava la varianza giornaliera (secondo momento, \( \sigma ^ {2} \)) elevando al quadrato la deviazione standard.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Calculate the standard deviation of daily return of the stock
sigma_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(sigma_daily)
# Calculate the daily variance
variance_daily = ____
print(variance_daily)