Value at Risk storico
Il drawdown misura le perdite prolungate nel tempo, ma cosa succede con i semplici movimenti in una singola giornata?
Il Value at Risk, spesso abbreviato in VaR, è un modo per stimare il rischio di un movimento negativo del prezzo in un solo giorno. Il VaR può essere misurato per qualunque probabilità, o livello di confidenza, ma i più comuni sono VaR(95) e VaR(99). Il VaR storico è il metodo più semplice per calcolare il VaR, ma si basa sui rendimenti storici, che potrebbero non rappresentare bene il futuro. Il VaR storico(95), ad esempio, rappresenta la perdita minima che il tuo portafoglio o asset ha subito nel peggiore 5% dei casi.
Qui sotto calcolerai il VaR storico(95) dell’ETF sul petrolio USO. I rendimenti (in percentuale) sono disponibili nella variabile StockReturns_perc.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla gestione del rischio di portafoglio in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola il VaR(95), cioè il peggiore 5% dei rendimenti di USO (
StockReturns_perc), e assegnalo avar_95. - Ordina
StockReturns_perce assegnalo asorted_rets. - Traccia l’istogramma dei rendimenti ordinati (
sorted_rets).
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Calculate historical VaR(95)
var_95 = ____(StockReturns_perc, ____)
print(var_95)
# Sort the returns for plotting
sorted_rets = ____
# Plot the probability of each sorted return quantile
____(sorted_rets, density=True, stacked=True)
# Denote the VaR 95 quantile
plt.axvline(x=var_95, color='r', linestyle='-', label="VaR 95: {0:.2f}%".format(var_95))
plt.show()