Funcții de risc în PyPortfolioOpt
Obiectivul problemei de optimizare a portofoliului Markowitz este să minimizeze varianța portofoliului, respectând o serie de constrângeri. Îți amintești cum se calculează aceasta din capitolul 2? Varianța portofoliului = transpusa ponderilor * matricea de covarianță * ponderi. În PyPortfolioOpt, matricea de covarianță este numită sigma, pentru a indica că este o covarianță de tip eșantion \(\Sigma\).
În acest exercițiu vei vedea că funcțiile din PyPortfolioOpt pentru calculul lui sigma produc exact același rezultat ca atunci când calculezi covarianța manual. Același lucru este valabil și pentru calculul randamentului așteptat – poți verifica că PyPortfolioOpt oferă același rezultat ca atunci când calculezi manual randamentele zilnice anualizate. Ai la dispoziție datele stock_prices. Hai să explorăm puțin mai mult…
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în analiza portofoliului în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Get the returns from the stock price data
returns=____.____()