Simularea portofoliului – Partea I

În următoarele exerciții, vei calcula randamentele așteptate ale unui portofoliu de acțiuni și vei caracteriza incertitudinea acestuia.

Să presupunem că ai investit 10.000 $ într-un portofoliu format din mai multe acțiuni. Vrei să evaluezi performanța portofoliului pe parcursul a 10 ani. Poți ajusta rata de randament așteptată și volatilitatea (deviația standard a ratei de randament). Presupune că rata de randament urmează o distribuție normală.

Mai întâi, să scriem o funcție care primește ca argumente capitalul inițial (investiția de bază), numărul de ani, rata de randament așteptată și volatilitatea, și returnează valoarea totală a portofoliului după 10 ani.

La finalul acestui exercițiu, vei avea o funcție pe care o poți apela pentru a determina performanța portofoliului.

Acest exercițiu face parte din cursul

Simulare statistică în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

În definiția funcției, acceptă patru argumente: numărul de ani yrs, rata de randament așteptată avg_return, volatilitatea sd_of_return și capitalul inițial principal.
Simulează rates (ratele de randament) pentru fiecare an ca variabilă aleatoare normală.
Inițializează end_return cu valoarea argumentului principal. În bucla for, end_return este înmulțit cu rata corespunzătoare fiecărui an.
Folosește portfolio_return() pentru a calcula și a afișa result.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# rates is a Normal random variable and has size equal to number of years
def portfolio_return(____):
    np.random.seed(123)
    rates = ____(loc=avg_return, scale=sd_of_return, size=yrs)
    # Calculate the return at the end of the period
    end_return = ____
    for x in rates:
        end_return = end_return*(1+____)
    return end_return

result = portfolio_return(yrs = 5, avg_return = 0.07, sd_of_return = 0.15, principal = 1000)
print("Portfolio return after 5 years = {}".format(____))

Editează și rulează codul