ポートフォリオ・シミュレーション - パート II
これまでに作成したシミュレーション関数を使って、10年リターンを評価します。
株式比率の高いポートフォリオは、初期投資が $10,000、期待リターンが 7%、ボラティリティが 30% です。10年後に投資額がいくらになっているかについて、95% 信頼区間を求めたいとします。10年リターンを複数サンプルでシミュレーションし、そのリターン分布から信頼区間を計算します。
この演習が終わるころには、ポートフォリオの完全なシミュレーションを実行できているはずです。
前の演習で作成した関数 portfolio_return() は、すでに環境に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ統計シミュレーション
演習の手順
simsを 1,000 に初期化します。portfolio_return()関数の各パラメータに適切な値を入力します。- 95% 信頼区間の下限（
lower_ci）と上限（upper_ci）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。
# Run 1,000 iterations and store the results
sims, rets = 1000, []
for i in range(sims):
rets.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = 0.07,
volatility = 0.3, principal = 10000))
# Calculate the 95% CI
lower_ci = ____
upper_ci = ____
print("95% CI of Returns: Lower = {}, Upper = {}".format(lower_ci, upper_ci))