Функции риска в PyPortfolioOpt

Цель задачи оптимизации портфеля Марковица — минимизировать дисперсию портфеля при заданных ограничениях. Помните, как вычислялась эта величина во второй главе? Дисперсия портфеля = транспонированные веса * ковариационная матрица * веса. В PyPortfolioOpt ковариационная матрица обозначается как sigma — чтобы подчеркнуть, что это выборочная ковариация \(\Sigma\).

В этом упражнении вы убедитесь, что функции PyPortfolioOpt для расчёта sigma дают абсолютно тот же результат, что и ручной расчёт ковариационной матрицы. То же справедливо для ожидаемой доходности: PyPortfolioOpt выдаёт тот же результат, что и ручной расчёт аннуализированной дневной доходности. В вашем распоряжении есть данные stock_prices. Давайте разберём это подробнее…