Al doilea moment: Varianța
La fel cum ai estimat primul moment al distribuției randamentelor în exercițiul anterior, poți estima și al doilea moment, adică varianța unei distribuții de randamente, folosind numpy.
În acest caz, va trebui mai întâi să calculezi abaterea standard zilnică ( \( \sigma \) ), sau volatilitatea randamentelor, cu ajutorul np.std(). Varianța este pur și simplu \( \sigma ^ 2 \).
StockPrices din exercițiul anterior este disponibil în spațiul tău de lucru, iar numpy este importat ca np.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează abaterea standard zilnică a coloanei
'Returns'și atribuie rezultatul variabileisigma_daily. - Derivă varianța zilnică (al doilea moment, \( \sigma ^ {2} \)) ridicând abaterea standard la puterea a doua.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate the standard deviation of daily return of the stock
sigma_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(sigma_daily)
# Calculate the daily variance
variance_daily = ____
print(variance_daily)