VaR prin metoda Monte Carlo

Atât valorile randamentelor, cât și traseele Monte Carlo pot fi utilizate pentru a analiza o gamă largă de scenarii – de la modele de prețuri ale opțiunilor și strategii de hedging, până la optimizarea portofoliului și strategii de tranzacționare.

Agregă datele despre randamente la fiecare iterație, apoi folosește valorile rezultate pentru a prognoza VaR(99) parametric.

Parametrii mu, vol, T și S0 sunt disponibili din exercițiul anterior.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește metoda .append() pentru a adăuga rand_rets la lista sim_returns la fiecare iterație.
Calculează VaR(99) parametric folosind funcția np.percentile() aplicată pe sim_returns.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Aggregate the returns
sim_returns = []

# Loop through 100 simulations
for i in range(100):

    # Generate the Random Walk
    rand_rets = np.random.normal(mu, vol, T)
    
    # Save the results
    sim_returns.____

# Calculate the VaR(99)
var_99 = ____
print("Parametric VaR(99): ", round(100*var_99, 2),"%")

Editează și rulează codul