PyPortfolioOpt のリスク関数

マルコビッツのポートフォリオ最適化の目的は、いくつかの制約のもとでポートフォリオ分散を最小化することです。第2章での計算方法を覚えていますか？ ポートフォリオ分散 = 重みの転置 × 共分散行列 × 重み でしたね。PyPortfolioOpt では、この共分散行列をサンプル共分散を表す \(\Sigma\) として、シグマ（sigma）と呼びます。

この演習では、シグマを計算するための PyPortfolioOpt の関数が、手計算で共分散を求めた場合とまったく同じ結果を返すことを確認します。期待リターンの計算についても同様で、日次リターンを年率換算して手計算した場合と PyPortfolioOpt の出力が一致することを確かめられます。stock_prices が用意されています。それでは、もう少し掘り下げていきましょう。