Второй момент: дисперсия
Так же как вы оценили первый момент распределения доходностей в предыдущем упражнении, можно оценить и второй момент, то есть дисперсию распределения доходностей, с помощью numpy.
Для этого сначала нужно вычислить дневное стандартное отклонение ( \( \sigma \) ), или волатильность доходностей, с помощью np.std(). Дисперсия — это просто \( \sigma ^ 2 \).
StockPrices из предыдущего упражнения доступен в вашем рабочем пространстве, а numpy импортирован как np.
Это упражнение является частью курса
Введение в управление портфельными рисками на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите дневное стандартное отклонение столбца
'Returns'и присвойте результат переменнойsigma_daily. - Получите дневную дисперсию (второй момент, \( \sigma ^ {2} \)), возведя стандартное отклонение в квадрат.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Calculate the standard deviation of daily return of the stock
sigma_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(sigma_daily)
# Calculate the daily variance
variance_daily = ____
print(variance_daily)