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연습 문제

PyPortfolioOpt 연습: 수익률

현대포트폴리오이론(MPT)은 효율적 프런티어를 통해 투자자의 위험 선호와 시장의 위험-수익률 균형을 평가하는 표준 방법을 제공하기 때문에 포트폴리오 위험 관리의 핵심입니다. 이 연습 문제에서는 PyPortfolioOpt pypfopt Python 라이브러리를 사용해 포트폴리오의 효율적 프런티어를 탐색하는 강력한 도구를 만들어 보겠습니다.

효율적 프런티어를 계산하려면 기대 수익률과 포트폴리오의 공분산 행렬이 모두 필요합니다.

투자은행 주가 데이터를 불러오는 연습을 한 뒤, pypfopt.expected_returns의 mean_historical_return 메서드를 사용해 일간 가격으로부터 각 은행의 연간 평균(연율화) 수익률을 계산하고 시각화합니다. 다음 연습 문제에서는 공분산 행렬을 다룹니다.

지침 1/2

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  • .read_csv() 메서드를 사용해 portfolio.csv 포트폴리오 데이터를 prices로 불러오세요.
  • prices의 'Date' 열을 datetime 형식으로 변환하고, prices의 .set_index() 메서드로 이를 인덱스로 설정하세요.