ÎncepețiÎncepe gratuit

Frontiera eficientă și criza financiară

Anterior, ai analizat matricea de covarianță a portofoliului băncilor de investiții înainte, în timpul și după criza financiară. Acum vei vizualiza modificările survenite în frontiera eficientă, ilustrând cum criza a generat un nivel de risc de bază mult mai ridicat pentru orice randament dat.

Using the PyPortfolioOpt pypfopt library's Critical Line Algorithm (CLA) object, you will derive and visualize the efficient frontier during the crisis period, and add it to a scatterplot already displaying the efficient frontiers before and after the crisis.

Randamentele așteptate returns_during și matricea de covarianță eficientă ecov_during sunt disponibile, la fel ca obiectul CLA din pypfopt. (Ține minte că graficele din DataCamp pot fi extinse într-o fereastră separată, ceea ce îmbunătățește lizibilitatea.)

Acest exercițiu face parte din cursul

Managementul Cantitativ al Riscului în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează obiectul algoritmului liniei critice (CLA) efficient_portfolio_during, folosind randamentele așteptate și covarianța eficientă a randamentelor.
  • Afișează portofoliul cu varianță minimă al lui efficient_portfolio_during.
  • Calculează frontiera eficientă a lui efficient_portfolio_during.
  • Adaugă rezultatele frontierei eficiente la scatterplot-urile deja afișate ale frontierelor eficiente de dinaintea și de după criză.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Initialize the Crtical Line Algorithm object
efficient_portfolio_during = CLA(____, ecov_during)

# Find the minimum volatility portfolio weights and display them
print(efficient_portfolio_during.____)

# Compute the efficient frontier
(ret, vol, weights) = efficient_portfolio_during.____

# Add the frontier to the plot showing the 'before' and 'after' frontiers
plt.scatter(vol, ____, s = 4, c = 'g', marker = '.', label = 'During')
plt.legend()
plt.show()
Editează și rulează codul