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두 번째 모멘트: 분산

이전 연습 문제에서 수익률 분포의 첫 번째 모멘트를 추정해 보셨듯이, 이번에는 numpy를 사용해 수익률 분포의 두 번째 모멘트, 즉 분산도 추정할 수 있어요.

이번에는 먼저 np.std()를 사용해 일간 표준편차( \( \sigma \) ), 즉 수익률의 변동성을 계산해야 합니다. 분산은 \( \sigma ^ 2 \) 와 같습니다.

이전 연습 문제의 StockPrices가 작업 공간에 준비되어 있고, numpynp로 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리

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연습 안내

  • 'Returns' 열의 일간 표준편차를 계산해 sigma_daily에 저장하세요.
  • 표준편차를 제곱해 일간 분산(두 번째 모멘트, \( \sigma ^ {2} \))을 구하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Calculate the standard deviation of daily return of the stock
sigma_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(sigma_daily)

# Calculate the daily variance
variance_daily = ____
print(variance_daily)
코드 편집 및 실행