1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Managementul Cantitativ al Riscului în Python
Connected

exercițiu

Managementul riscului în timp real

Este momentul să aplici ce ai învățat despre rețelele neuronale pentru a realiza managementul riscului (aproape!) în timp real.

O fereastră glisantă de 14 zile a randamentelor activelor oferă suficiente date pentru a crea o serie de timp a portofoliilor cu volatilitate minimă folosind Teoria Modernă a Portofoliului, așa cum ai văzut în Capitolul 2. Aceste ponderi de portofoliu minimum_vol reprezintă valorile de antrenament pentru o rețea neuronală. Este o matrice de dimensiune (1497 x 4).

Datele de intrare sunt reprezentate de matricea average_asset_returns săptămânale, corespunzătoare fiecărui portofoliu eficient. Și aceasta este o matrice de dimensiune (1497 x 4).

Creează o rețea neuronală de tip Sequential cu dimensiunea de intrare corespunzătoare și două straturi ascunse. Antrenarea acestei rețele ar dura prea mult, așa că vei folosi un pre_trained_model disponibil, de tip identic, pentru a prezice ponderile portofoliului pentru un nou vector de prețuri ale activelor.

Instrucțiuni

100 XP
  • Creează o rețea neuronală de tip Sequential cu două straturi ascunse, un strat de intrare și un strat de ieșire.
  • Folosește pre_trained_model pentru a prezice care ar fi portofoliul cu volatilitate minimă atunci când sunt prezentate noi date despre active asset_returns.