표준편차와 분산 비교
이번에는 분산과 표준편차의 차이를 살펴보겠습니다. 영상에서 보셨듯이 표준편차 $\sigma$는 분산의 제곱근입니다. 두 지표 모두 실무에서 시장 또는 개별 주식의 변동성을 계산할 때 사용돼요. 그럼 왜 하나를 다른 것보다 사용할까요?
분산을 계산할 때는 가중치와 분산을 제곱합니다. 이 제곱 때문에 분산은 원래 데이터와 단위가 달라지게 됩니다. 분산에 제곱근을 취하면 표준편차는 원래의 단위로 복원되어 해석이 훨씬 쉬워집니다.
이제 표준편차를 계산해 봅시다. 이전 연습 문제에서 사용했던 weights와 cov_matrix가 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문
연습 안내
weights와cov_matrix를 사용해 포트폴리오 분산 계산을 다시 작성하세요. 이번에는 전체 계산식에 제곱근을 취해 표준편차를 구하세요.- 포트폴리오 분산을 출력했듯이, 표준편차도 동일한 방식으로 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate the standard deviation by taking the square root
port_standard_dev = ____.____(np.dot(____.____, np.dot(____, ____)))
# Print the results
print(str(np.round(____, 4) * 100) + '%')