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VaR Monte Carlo

Sia i rendimenti sia i percorsi Monte Carlo possono essere usati per analizzare di tutto, dalla valutazione delle opzioni e copertura all’ottimizzazione di portafoglio e alle strategie di trading.

Aggrega i rendimenti a ogni iterazione e usa i valori risultanti per prevedere il VaR parametrico (99).

I parametri mu, vol, T e S0 sono disponibili dall’esercizio precedente.

Questo esercizio fa parte del corso

Introduzione alla gestione del rischio di portafoglio in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa il metodo .append() per aggiungere rand_rets all’elenco sim_returns in ogni iterazione.
  • Calcola il VaR parametrico (99) usando la funzione np.percentile() su sim_returns.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Aggregate the returns
sim_returns = []

# Loop through 100 simulations
for i in range(100):

    # Generate the Random Walk
    rand_rets = np.random.normal(mu, vol, T)
    
    # Save the results
    sim_returns.____

# Calculate the VaR(99)
var_99 = ____
print("Parametric VaR(99): ", round(100*var_99, 2),"%")
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