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  3. Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門
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Ejercicio

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！

Instrucciones 1/4

undefined XP
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  • PyPortfolioOpt ライブラリから risk_models と expected_returns を、また efficientfrontier パッケージから EfficientFrontier 関数をインポートします。