Esercitati con PyPortfolioOpt: rendimenti
La Modern Portfolio Theory è la pietra angolare del risk management di portafoglio, perché la frontiera efficiente è un metodo standard per valutare sia la propensione al rischio degli investitori sia il trade-off rischio-rendimento di mercato. In questo esercizio svilupperai strumenti potenti per esplorare la frontiera efficiente di un portafoglio, usando la libreria Python PyPortfolioOpt pypfopt.
Per calcolare la frontiera efficiente servono sia i rendimenti attesi sia la matrice di covarianza del portafoglio.
Dopo un po' di pratica nel caricamento dei dati dei prezzi delle investment bank, userai il metodo mean_historical_return di pypfopt.expected_returns per calcolare e visualizzare i rendimenti medi annualizzati di ciascuna banca a partire dai prezzi giornalieri degli asset. Il prossimo esercizio tratterà poi la matrice di covarianza.
Questo esercizio fa parte del corso
Gestione quantitativa del rischio in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Load the investment portfolio price data into the price variable.
prices = pd.____("portfolio.csv")
# Convert the 'Date' column to a datetime index
prices['Date'] = pd.to_datetime(____['Date'], format='%d/%m/%Y')
prices.____(['Date'], inplace = True)