Practică cu PyPortfolioOpt: randamente
Teoria Modernă a Portofoliului este piatra de temelie a gestionării riscului de portofoliu, deoarece frontiera eficientă reprezintă o metodă standard de evaluare atât a apetitului investitorului față de risc, cât și a compromisurilor risc-randament de pe piață. În acest exercițiu vei dezvolta instrumente puternice pentru a explora frontiera eficientă a unui portofoliu, folosind biblioteca Python PyPortfolioOpt pypfopt.
Pentru a calcula frontiera eficientă, sunt necesare atât randamentele estimate, cât și matricea de covarianță a portofoliului.
După câteva exerciții de încărcare a datelor de prețuri ale băncilor de investiții, vei folosi metoda mean_historical_return din modulul pypfopt.expected_returns pentru a calcula și vizualiza randamentele medii anualizate ale fiecărei bănci pe baza prețurilor zilnice ale activelor. Exercițiul următor va acoperi matricea de covarianță.
Acest exercițiu face parte din cursul
Managementul Cantitativ al Riscului în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Load the investment portfolio price data into the price variable.
prices = pd.____("portfolio.csv")
# Convert the 'Date' column to a datetime index
prices['Date'] = pd.to_datetime(____['Date'], format='%d/%m/%Y')
prices.____(['Date'], inplace = True)