Simulare Monte Carlo
Poți folosi simularea Monte Carlo pe portofoliul de active al băncilor de investiții din perioada 2005-2010 pentru a calcula VaR la 95%.
Pierderile medii ale activelor se află în array-ul Numpy mu. Matricea de covarianță eficientă este e_cov (reține că aici folosim varianța zilnică, nu cea anualizată ca în exercițiile anterioare). Le vei folosi pentru a crea traiectorii de eșantionare a pierderilor activelor pe parcursul unei zile, simulând astfel pierderea zilnică a portofoliului.
Utilizarea matricei de covarianță e_cov permite ca traiectoriile activelor să fie corelate, ceea ce reprezintă o ipoteză realistă.
Numărul total de pași ai simulării total_steps este setat la 1440, ca în videoclip. Numărul de rulări N este setat la 10000.
Pentru fiecare rulare vei calcula losses cumulative, apoi vei aplica funcția np.quantile() pentru a găsi VaR la 95%.
weights pentru portofoliu și distribuția norm din scipy.stats sunt disponibile.
Acest exercițiu face parte din cursul
Managementul Cantitativ al Riscului în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Initialize daily cumulative loss for the 4 assets, across N runs
daily_loss = np.zeros((____ , N))