Аннуализация дисперсии
Аннуализировать дисперсию так же, как аннуализировалось среднее значение, не получится.
В данном случае необходимо умножить \( \sigma \) на квадратный корень из числа торговых дней в году. Как правило, в календарном году насчитывается 252 торговых дня — будем исходить из этого в рамках упражнения.
Таким образом вы получите аннуализированную волатильность, а чтобы перейти к аннуализированной дисперсии, нужно возвести её в квадрат — точно так же, как это делалось при расчёте дневного значения.
sigma_daily из предыдущего упражнения доступна в вашем рабочем пространстве, а библиотека numpy импортирована как np.
Это упражнение является частью курса
Введение в управление портфельными рисками на Python
Инструкции к упражнению
- Аннуализируйте
sigma_daily, умножив её на квадратный корень из 252 (количество торговых дней в году). - Снова возведите
sigma_annualizedв квадрат, чтобы получить аннуализированную дисперсию.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Annualize the standard deviation
sigma_annualized = sigma_daily*____
print(sigma_annualized)
# Calculate the annualized variance
variance_annualized = ____
print(variance_annualized)