一次モーメント：μ（ミュー）
株式の平均的な過去リターンは、numpy の mean() 関数で計算できます。
株式の日次平均リターンを計算するとき、過去リターン分布の一次モーメント（ \( \mu \) ）を推定していることになります。
では、長期投資家にとって日次リターンの推定はどのように役立つのでしょうか？次の式を使うと、平均日次リターンと年間の取引日数（一般的には年間およそ 252 営業日）から、その株式の平均年率リターンを推定できます。
$$ \text{Average Annualized Return} = ( ( 1 + \mu ) ^ {252}) - 1 $$
前の演習で作成した StockPrices オブジェクトは変数として保存されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門
演習の手順
numpyをnpとしてインポートしてください。'Returns'列の平均を計算して一次モーメント（ \( \mu \) ）を推定し、mean_return_dailyに代入してください。- 年間 252 営業日と仮定して、式を使って平均年率リターンを求めてください。Python でのべき乗は
**演算子を使うことを忘れないでください。
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 numpy as np
import ____ as ____
# Calculate the average daily return of the stock
mean_return_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(mean_return_daily)
# Calculate the implied annualized average return
mean_return_annualized = ((____+____)**____)-____
print(mean_return_annualized)