Descompunerea crizei financiare
În videoclip ai văzut frontiera eficientă pentru portofoliul de bănci de investiții pe întreaga perioadă 2005 - 2010, care include intervalul de dinaintea, din timpul și de după criza financiară globală.
Aici vei împărți această perioadă în trei sub-perioade, sau epochs: 2005-2006 (before), 2007-2008 (during) și 2009-2010 (after). Pentru fiecare perioadă vei calcula matricea de covarianță eficientă și le vei compara între ele.
prices portofoliului pentru 2005 - 2010 sunt disponibile în workspace-ul tău, alături de obiectul CovarianceShrinkage din PyPortfolioOpt.
Acest exercițiu face parte din cursul
Managementul Cantitativ al Riscului în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un dicționar
epochs: cheile sale sunt sub-perioadele, iar valorile sunt dicționare cu datele de 'start' și 'end'. - Pentru fiecare cheie de sub-perioadă din
epochs, seteazăsub_pricela intervalul dinpricescorespunzător acelei sub-perioade. - Folosește
sub_priceși obiectulCovarianceShrinkagepentru a calcula o matrice de covarianță eficientă pentru fiecare sub-perioadă. - Afișează și compară matricele de covarianță eficiente rezultate pentru toate cele trei sub-perioade.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create a dictionary of time periods (or 'epochs')
epochs = { 'before' : {'start': '1-1-2005', 'end': '31-12-2006'},
'during' : {____: '1-1-2007', 'end': '31-12-2008'},
'after' : {'start': '1-1-2009', ____: '31-12-2010'}
}
# Compute the efficient covariance for each epoch
e_cov = {}
for x in epochs.keys():
sub_price = prices.loc[epochs[x][____]:____[x]['end']]
e_cov[x] = CovarianceShrinkage(____).ledoit_wolf()
# Display the efficient covariance matrices for all epochs
print("Efficient Covariance Matrices\n", e_cov)