1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Ilościowe zarządzanie ryzykiem w Pythonie
Connected

cvičení

Ćwiczenie z PyPortfolioOpt: zwroty

Nowoczesna Teoria Portfela to fundament zarządzania ryzykiem portfelowym – efektywna granica jest bowiem standardową metodą oceny zarówno apetytu inwestora na ryzyko, jak i rynkowych kompromisów między ryzykiem a zwrotem. W tym ćwiczeniu zbudujesz zaawansowane narzędzia do eksploracji efektywnej granicy portfela, korzystając z biblioteki PyPortfolioOpt pypfopt dla Pythona.

Aby wyznaczyć efektywną granicę, potrzebne są oczekiwane zwroty oraz macierz kowariancji portfela.

Po załadowaniu danych cenowych banków inwestycyjnych użyjesz metody mean_historical_return z modułu pypfopt.expected_returns, aby obliczyć i zwizualizować uśrednione roczne zwroty każdego banku na podstawie dziennych cen aktywów. Kolejne ćwiczenie obejmie macierz kowariancji.

Pokyny 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Wczytaj dane portfela z pliku portfolio.csv do zmiennej prices, korzystając z metody .read_csv().
  • Przekonwertuj kolumnę 'Date' w prices na format datetime i ustaw ją jako indeks, używając metody .set_index() na obiekcie prices.