Aan de slagGa gratis aan de slag

De efficiënte grens en de financiële crisis

Eerder heb je de covariantiematrix van de portefeuille met investment banks vóór, tijdens en na de financiële crisis bekeken. Nu ga je de veranderingen in de efficiënte grens visualiseren, om te laten zien hoe de crisis voor elke gegeven opbrengst een veel hoger basisrisico creëerde.

Met het Critical Line Algorithm-object (CLA) uit de PyPortfolioOpt-bibliotheek pypfopt leid je de efficiënte grens tijdens de crisisperiode af en visualiseer je die. Vervolgens voeg je deze toe aan een puntenplot waarin de efficiënte grenzen vóór en na de crisis al staan.

De verwachte rendementen returns_during en de efficiënte covariantiematrix ecov_during zijn beschikbaar, net als het CLA-object uit pypfopt. (Onthoud dat je DataCamp-plots kunt uitvergroten in een eigen venster, wat de leesbaarheid kan vergroten.)

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Kwantitatief risicobeheer in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Maak het critical line algorithm- (CLA) object efficient_portfolio_during met de verwachte rendementen en de efficiënte covariantie van rendementen.
  • Print de minimumvariantieportefeuille van efficient_portfolio_during.
  • Bereken de efficiënte grens van efficient_portfolio_during.
  • Voeg de resultaten van de efficiënte grens toe aan de al getoonde puntenplots van de efficiënte grenzen van vóór en na de crisis.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Initialize the Crtical Line Algorithm object
efficient_portfolio_during = CLA(____, ecov_during)

# Find the minimum volatility portfolio weights and display them
print(efficient_portfolio_during.____)

# Compute the efficient frontier
(ret, vol, weights) = efficient_portfolio_during.____

# Add the frontier to the plot showing the 'before' and 'after' frontiers
plt.scatter(vol, ____, s = 4, c = 'g', marker = '.', label = 'During')
plt.legend()
plt.show()
Code bewerken en uitvoeren