포트폴리오 시뮬레이션 - II
이제 앞에서 만든 시뮬레이션 함수를 사용해 10년 수익률을 평가해 보겠습니다.
주식 비중이 높은 포트폴리오는 초기 투자금이 $10,000이고, 기대수익률은 7%, 변동성은 30%입니다. 10년 뒤 투자금의 가치를 95% 신뢰구간으로 추정하고자 합니다. 10년 수익률을 여러 번 시뮬레이션한 뒤, 그 분포에 대해 신뢰구간을 계산하겠습니다.
이 연습 문제를 마치면, 하나의 포트폴리오 시뮬레이션을 처음부터 끝까지 수행하게 됩니다.
이전 연습 문제의 함수 portfolio_return()은 이미 환경에 초기화되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 통계 시뮬레이션
연습 안내
sims를 1,000으로 초기화하세요.portfolio_return()함수의 매개변수에 알맞은 값을 입력하세요.- 95% 신뢰구간의 하한(
lower_ci)과 상한(upper_ci)을 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Run 1,000 iterations and store the results
sims, rets = 1000, []
for i in range(sims):
rets.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = 0.07,
volatility = 0.3, principal = 10000))
# Calculate the 95% CI
lower_ci = ____
upper_ci = ____
print("95% CI of Returns: Lower = {}, Upper = {}".format(lower_ci, upper_ci))