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Detalhando a crise financeira

No vídeo, você viu a fronteira eficiente para o portfólio de bancos de investimento ao longo de todo o período 2005 - 2010, que inclui o tempo antes, durante e depois da crise financeira global.

Aqui, você vai dividir esse período em três subperíodos, ou epochs: 2005-2006 (before), 2007-2008 (during) e 2009-2010 (after). Para cada período, você calculará a matriz de covariância eficiente e as comparará entre si.

Os prices do portfólio para 2005 - 2010 estão disponíveis no seu ambiente de trabalho, assim como o objeto CovarianceShrinkage do PyPortfolioOpt.

Este exercício faz parte do curso

Gerenciamento Quantitativo de Risco em Python

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Instruções do exercício

  • Crie um dicionário epochs: suas keys são os subperíodos e seus values são dicionários com datas de 'start' e 'end'.
  • Para cada chave de subperíodo em epochs, defina sub_price como o intervalo de prices correspondente a esse subperíodo.
  • Use sub_price e o objeto CovarianceShrinkage para encontrar uma matriz de covariância eficiente para cada subperíodo.
  • Imprima e compare as matrizes de covariância eficientes resultantes para os três subperíodos.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create a dictionary of time periods (or 'epochs')
epochs = { 'before' : {'start': '1-1-2005', 'end': '31-12-2006'},
           'during' : {____: '1-1-2007', 'end': '31-12-2008'},
           'after'  : {'start': '1-1-2009', ____: '31-12-2010'}
         }

# Compute the efficient covariance for each epoch
e_cov = {}
for x in epochs.keys():
  sub_price = prices.loc[epochs[x][____]:____[x]['end']]
  e_cov[x] = CovarianceShrinkage(____).ledoit_wolf()

# Display the efficient covariance matrices for all epochs
print("Efficient Covariance Matrices\n", e_cov)
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