期待リスクと期待リターンの計算
この演習では、まずは生の株価データから始めます。ポートフォリオ最適化に必要なのは、このデータから得られる期待リスクと期待リターンです。
PyPortfolioOpt を使えば、期待リスクと期待リターンをわずか1行のコードで計算でき、とても簡単です。必要なライブラリの名前は略して pypfopt といいます。参考までに、次の演習で、手計算しても PyPortfolioOpt と同じ出力になることを確認します。さっそく試してみましょう！
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import the packages
from ____ import risk_models
from ____ import expected_returns
from pypfopt.efficient_frontier import ____