Value at Risk histórico

Drawdown mede perdas sustentadas ao longo do tempo, mas e quanto aos movimentos simples de um único dia?

O Value at Risk, frequentemente chamado de VaR, é uma forma de estimar o risco de um movimento negativo de preço em um único dia. O VaR pode ser medido para qualquer probabilidade, ou nível de confiança, mas os mais comuns costumam ser VaR(95) e VaR(99). O VaR histórico é o método mais simples para calcular o VaR, mas depende de dados de retornos históricos, que podem não ser uma boa representação do futuro. O VaR histórico(95), por exemplo, representa a perda mínima que seu portfólio ou ativo sofreu nos piores 5% dos casos.

A seguir, você vai calcular o VaR histórico(95) do ETF de petróleo USO. Os dados de retornos (em porcentagem) estão disponíveis na variável StockReturns_perc.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python

Ver curso

Instruções do exercício

Calcule o VaR(95), os piores 5% dos retornos do USO (StockReturns_perc), e atribua a var_95.
Ordene StockReturns_perc e atribua a sorted_rets.
Plote o histograma dos retornos ordenados (sorted_rets).

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Calculate historical VaR(95)
var_95 = ____(StockReturns_perc, ____)
print(var_95)

# Sort the returns for plotting
sorted_rets = ____

# Plot the probability of each sorted return quantile
____(sorted_rets, density=True, stacked=True)

# Denote the VaR 95 quantile
plt.axvline(x=var_95, color='r', linestyle='-', label="VaR 95: {0:.2f}%".format(var_95))
plt.show()

Editar e executar o código