Plotar a fronteira eficiente
Finalmente podemos plotar os resultados dos nossos portfólios MPT, o que mostra a "fronteira eficiente". É um gráfico da volatilidade versus os retornos. Isso ajuda você a visualizar as possibilidades de risco-retorno dos portfólios. A borda superior esquerda dos pontos é o melhor que conseguimos (maior retorno para um dado risco), e essa é a fronteira eficiente.
Para criar esse gráfico, vamos usar a data mais recente no nosso dicionário covariances, que criamos alguns exercícios atrás. Ele tem as datas como chaves, então vamos obter as chaves ordenadas usando sorted() e .keys(), depois pegar a última entrada com indexação do Python ([-1]). Por fim, vamos usar matplotlib para criar um scatter de variância versus retornos e ver a fronteira eficiente para a data mais recente nos dados.
Este exercicio faz parte do curso
Machine Learning para Finanças em Python
Instruções do exercicio
- Pegue a data mais recente do dicionário
covariances— lembre-se de que as datas são as chaves. - Faça um scatter plot da volatilidade versus retornos (
portfolio_returns) para a data mais recente e defina o valor dealpha(transparência) como0.1.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Get latest date of available data
date = sorted(covariances.____)[____]
# Plot efficient frontier
# warning: this can take at least 10s for the plot to execute...
plt.scatter(x=portfolio_volatility[date], y=____, alpha=____)
plt.xlabel('Volatility')
plt.ylabel('Returns')
plt.show()