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

exercițiu

Volatilitate și rupturi structurale

Vizualizarea modificărilor de volatilitate ajută la identificarea posibilelor puncte de ruptură structurală în seriile de timp. Prin identificarea momentelor în care volatilitatea pare să se schimbe, se poate alege un punct de ruptură informat, care poate fi folosit ulterior pentru analize statistice suplimentare (cum ar fi testul Chow).

Vei examina două vizualizări ale volatilității pentru portofoliul băncilor de investiții din perioada 2008–2009, pentru două ponderi disponibile ale portofoliului: weights_with_citi și weights_without_citi. Acestea corespund, respectiv, portofoliilor ponderate egal cu și fără Citibank, care a prezentat (după cum ai văzut în Capitolul 1) cea mai ridicată volatilitate dintre cele patru active pe parcursul perioadei.

Prețurile portofoliului pentru 2008–2009 cu Citibank sunt disponibile ca prices_with_citi, iar fără Citibank ca prices_without_citi.

Instrucțiuni

100 XP
  • Calculează seriile de randamente pentru cele două portofolii folosind weights_with_citi și weights_without_citi.
  • Calculează abaterile standard pe o fereastră mobilă de 30 de zile pentru ambele portofolii.
  • Combină ambele obiecte Series Pandas într-un singur obiect DataFrame numit "vol".
  • Reprezintă grafic conținutul obiectului vol pentru a compara volatilitatea celor două portofolii în timp.