Calculando risco e retorno esperados
Neste exercício, você vai começar com os dados brutos de preços. Para a otimização de portfólio, você vai precisar do risco e do retorno esperados a partir desses dados.
Com o PyPortfolioOpt, dá para calcular risco e retorno esperados em apenas uma linha de código, o que facilita bastante. A biblioteca que você precisa é chamada pypfopt, em sua forma abreviada. Para sua informação, no próximo exercício você verá que o PyPortfolioOpt gera a mesma saída que você teria ao calcular tudo manualmente. Vamos testar!
Este exercício faz parte do curso
Introdução à Análise de Portfólios em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import the packages
from ____ import risk_models
from ____ import expected_returns
from pypfopt.efficient_frontier import ____