Primul moment: Mu

Poți calcula rentabilitatea istorică medie a unei acțiuni folosind funcția mean() din numpy.

Atunci când calculezi rentabilitatea zilnică medie a unei acțiuni, estimezi practic primul moment ( $ \mu $ ) al distribuției rentabilităților istorice.

Dar la ce îi folosesc unui investitor pe termen lung estimările rentabilității zilnice? Poți folosi formula de mai jos pentru a estima rentabilitatea anuală medie a unei acțiuni, pe baza rentabilității zilnice medii și a numărului de zile de tranzacționare dintr-un an (în mod obișnuit, un an are aproximativ 252 de zile de tranzacționare):

$$ \text{Average Annualized Return} = ( ( 1 + \mu ) ^ {252}) - 1 $$

Obiectul StockPrices din exercițiul anterior este stocat ca variabilă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă numpy cu aliasul np.
Calculează media coloanei 'Returns' pentru a estima primul moment ( $ \mu $ ) și atribuie rezultatul variabilei mean_return_daily.
Folosește formula pentru a determina rentabilitatea anualizată medie, presupunând 252 de zile de tranzacționare pe an. Reține că, în Python, exponențierea se calculează cu operatorul **.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import numpy as np
import ____ as ____

# Calculate the average daily return of the stock
mean_return_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(mean_return_daily)

# Calculate the implied annualized average return
mean_return_annualized = ((____+____)**____)-____
print(mean_return_annualized)

Editează și rulează codul