A fronteira eficiente e a crise financeira
Antes, você analisou a matriz de covariância do portfólio dos bancos de investimento antes, durante e depois da crise financeira. Agora, você vai visualizar as mudanças que ocorreram na fronteira eficiente, mostrando como a crise elevou bastante o risco base para qualquer retorno dado.
Usando o objeto Critical Line Algorithm (CLA) da biblioteca pypfopt do PyPortfolioOpt, você vai derivar e visualizar a fronteira eficiente durante o período da crise e adicioná-la a um gráfico de dispersão que já exibe as fronteiras eficientes antes e depois da crise.
Os retornos esperados returns_during e a matriz de covariância eficiente ecov_during estão disponíveis, assim como o objeto CLA de pypfopt. (Lembre-se de que os gráficos do DataCamp podem ser abertos em uma janela própria, o que pode melhorar a legibilidade.)
Este exercício faz parte do curso
Gerenciamento Quantitativo de Risco em Python
Instruções do exercício
- Crie o objeto do critical line algorithm (
CLA)efficient_portfolio_during, usando os retornos esperados e a covariância eficiente dos retornos. - Imprima o portfólio de variância mínima de
efficient_portfolio_during. - Calcule a fronteira eficiente de
efficient_portfolio_during. - Adicione os resultados da fronteira eficiente ao gráfico de dispersão que já mostra as fronteiras eficientes de antes e depois da crise.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Initialize the Crtical Line Algorithm object
efficient_portfolio_during = CLA(____, ecov_during)
# Find the minimum volatility portfolio weights and display them
print(efficient_portfolio_during.____)
# Compute the efficient frontier
(ret, vol, weights) = efficient_portfolio_during.____
# Add the frontier to the plot showing the 'before' and 'after' frontiers
plt.scatter(vol, ____, s = 4, c = 'g', marker = '.', label = 'During')
plt.legend()
plt.show()