モンテカルロ法による VaR
リターン値やモンテカルロ経路は、オプション価格モデルやヘッジから、ポートフォリオ最適化や売買戦略まで、幅広い分析に活用できます。
各イテレーションでリターンデータを集計し、その結果を使ってパラメトリックな VaR(99) を予測しましょう。
パラメータ mu、vol、T、S0 は前の演習から利用できます。
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
- 各イテレーションで
.append()メソッドを使い、rand_retsをsim_returnsリストに追加します。 sim_returnsに対してnp.percentile()関数を使い、パラメトリックな VaR(99) を計算します。
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。
# Aggregate the returns
sim_returns = []
# Loop through 100 simulations
for i in range(100):
# Generate the Random Walk
rand_rets = np.random.normal(mu, vol, T)
# Save the results
sim_returns.____
# Calculate the VaR(99)
var_99 = ____
print("Parametric VaR(99): ", round(100*var_99, 2),"%")