Primeiro momento: Mu

Você pode calcular o retorno médio histórico de uma ação usando a função mean() do numpy.

Ao calcular o retorno diário médio de uma ação, você está essencialmente estimando o primeiro momento ( $ \mu $ ) da distribuição de retornos históricos.

Mas de que servem estimativas de retorno diário para um investidor de longo prazo? Você pode usar a fórmula abaixo para estimar o retorno médio anualizado de uma ação dado o retorno diário médio e o número de dias de negociação em um ano (normalmente há cerca de 252 dias de negociação por ano):

$$ \text{Average Annualized Return} = ( ( 1 + \mu ) ^ {252}) - 1 $$

O objeto StockPrices do exercício anterior está armazenado como uma variável.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python

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Instruções do exercício

Importe numpy como np.
Calcule a média da coluna 'Returns' para estimar o primeiro momento ( $ \mu $ ) e atribua o resultado a mean_return_daily.
Use a fórmula para obter o retorno médio anualizado assumindo 252 dias de negociação por ano. Lembre-se de que expoentes em Python são calculados usando o operador **.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import numpy as np
import ____ as ____

# Calculate the average daily return of the stock
mean_return_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(mean_return_daily)

# Calculate the implied annualized average return
mean_return_annualized = ((____+____)**____)-____
print(mean_return_annualized)

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