Segundo momento: Variância
Assim como você estimou o primeiro momento da distribuição de retornos no exercício anterior, também pode estimar o segundo momento, ou variância de uma distribuição de retornos usando numpy.
Neste caso, você primeiro precisará calcular o desvio padrão diário ( \( \sigma \) ), ou volatilidade dos retornos usando np.std(). A variância é simplesmente \( \sigma ^ 2 \).
StockPrices do exercício anterior está disponível no seu ambiente de trabalho, e numpy foi importado como np.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python
Instruções do exercício
- Calcule o desvio padrão diário da coluna
'Returns'e armazene emsigma_daily. - Obtenha a variância diária (segundo momento, \( \sigma ^ {2} \)) elevando o desvio padrão ao quadrado.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Calculate the standard deviation of daily return of the stock
sigma_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(sigma_daily)
# Calculate the daily variance
variance_daily = ____
print(variance_daily)