PyPortfolioOpt 위험 함수

Markowitz 포트폴리오 최적화의 목표는 여러 제약을 고려해 포트폴리오 분산을 최소화하는 것입니다. 2장에서 어떻게 계산했는지 기억하시나요? 포트폴리오 분산 = 가중치의 전치 × 공분산 행렬 × 가중치입니다. PyPortfolioOpt에서는 공분산 행렬을 표본 공분산 $\Sigma$를 뜻하는 sigma로 표기해요.

이번 연습에서는 PyPortfolioOpt로 계산한 sigma가, 수식으로 직접 공분산을 계산했을 때와 정확히 동일한 결과를 준다는 것을 확인해 보겠습니다. 기대수익 계산도 마찬가지로, 일간 수익률을 연율화해 손으로 계산한 값과 PyPortfolioOpt 출력이 같음을 검증할 수 있어요. stock_prices 데이터가 제공됩니다. 함께 살펴보겠습니다…