기대 위험과 수익 계산하기
이번 연습 문제에서는 먼저 원시 가격 데이터로 시작할 거예요. 포트폴리오 최적화를 하려면 이 데이터에서 기대 위험과 기대 수익을 계산해야 합니다.
PyPortfolioOpt를 사용하면 한 줄의 코드만으로 기대 위험과 기대 수익을 계산할 수 있어 매우 간편해요. 필요한 라이브러리는 줄여서 pypfopt라고 부릅니다. 참고로, 다음 연습 문제에서 보시겠지만 PyPortfolioOpt는 수작업으로 계산했을 때와 동일한 결과를 제공합니다. 직접 해볼까요?
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import the packages
from ____ import risk_models
from ____ import expected_returns
from pypfopt.efficient_frontier import ____