La frontiera efficiente e la crisi finanziaria
In precedenza hai analizzato la matrice di covarianza del portafoglio delle investment bank prima, durante e dopo la crisi finanziaria. Ora visualizzerai i cambiamenti avvenuti nella frontiera efficiente, mostrando come la crisi abbia creato un rischio di base molto più alto per qualsiasi dato rendimento.
Usando l’oggetto Critical Line Algorithm (CLA) della libreria PyPortfolioOpt pypfopt, ricaverai e visualizzerai la frontiera efficiente durante il periodo di crisi e la aggiungerai a uno scatterplot che mostra già le frontiere efficienti prima e dopo la crisi.
I rendimenti attesi returns_during e la matrice di covarianza efficiente ecov_during sono disponibili, così come l’oggetto CLA da pypfopt. (Ricorda che i grafici di DataCamp possono essere aperti in una finestra separata per migliorarne la leggibilità.)
Questo esercizio fa parte del corso
Gestione quantitativa del rischio in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea l’oggetto del critical line algorithm (
CLA)efficient_portfolio_during, usando i rendimenti attesi e la covarianza efficiente dei rendimenti. - Stampa il portafoglio a varianza minima di
efficient_portfolio_during. - Calcola la frontiera efficiente di
efficient_portfolio_during. - Aggiungi i risultati della frontiera efficiente agli scatterplot già visualizzati delle frontiere efficienti di prima e dopo la crisi.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Initialize the Crtical Line Algorithm object
efficient_portfolio_during = CLA(____, ecov_during)
# Find the minimum volatility portfolio weights and display them
print(efficient_portfolio_during.____)
# Compute the efficient frontier
(ret, vol, weights) = efficient_portfolio_during.____
# Add the frontier to the plot showing the 'before' and 'after' frontiers
plt.scatter(vol, ____, s = 4, c = 'g', marker = '.', label = 'During')
plt.legend()
plt.show()