1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Zmienność i przełomy strukturalne

Wizualizacja zmian zmienności pomaga ujawnić potencjalne punkty przełomu strukturalnego w szeregach czasowych. Identyfikując momenty, w których zmienność wydaje się zmieniać, można świadomie wybrać punkt przełomu – a następnie wykorzystać go do dalszej analizy statystycznej (np. testu Chowa).

Przeanalizujesz dwie wizualizacje zmienności portfela banku inwestycyjnego z lat 2008–2009, dla dwóch dostępnych wag portfela: weights_with_citi i weights_without_citi. Odpowiadają one kolejno portfelom z równymi wagami – z Citibankiem i bez niego. Citibank wykazywał (jak widać w rozdziale 1.) najwyższą zmienność spośród czterech aktywów w tym okresie.

Ceny portfela z lat 2008–2009 z Citibankiem są dostępne jako prices_with_citi, a bez Citibanku jako prices_without_citi.

Instrukcje

100 XP
  • Wyznacz szeregi zwrotów dla obu portfeli, korzystając z weights_with_citi i weights_without_citi.
  • Oblicz 30-dniowe kroczące odchylenia standardowe dla obu portfeli.
  • Połącz oba obiekty Series biblioteki Pandas w jeden obiekt DataFrame o nazwie "vol".
  • Zwizualizuj zawartość obiektu vol, aby porównać zmienność obu portfeli w czasie.