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연습 문제

몬테카를로 시뮬레이션

2005–2010년 투자은행 포트폴리오의 자산을 몬테카를로 시뮬레이션으로 생성해 95% VaR을 구해 보세요.

자산의 평균 손실은 Numpy 배열 mu에 들어 있습니다. 효율적 공분산 행렬은 e_cov입니다(이전 연습과 달리 여기서는 연율화가 아닌 일별 분산을 사용합니다). 이를 이용해 하루 동안의 자산 손실 경로를 샘플링하고, 일별 포트폴리오 손실을 시뮬레이션할 거예요.

공분산 행렬 e_cov를 사용하면 자산 경로 간에 상관관계를 부여할 수 있는데, 이는 현실적인 가정입니다.

시뮬레이션 total_steps는 영상에서와 같이 1440으로 설정되어 있습니다. 실행 횟수 N은 10000입니다.

각 실행(run)마다 누적 losses를 계산한 뒤, np.quantile() 함수를 적용해 95% VaR을 찾으세요.

포트폴리오 weights와 scipy.stats의 norm 분포가 제공됩니다.

지침 1/4

undefined XP
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  • 하루 누적 daily_loss 행렬을 초기화하세요. 이 행렬은 결국 네 자산의 분당 시뮬레이션 손실을 합산하는 데 사용됩니다.