НачатьНачать бесплатно

Анализ финансового кризиса по периодам

В видео вы видели эффективную границу для портфеля инвестиционных банков за весь период 2005–2010 гг., который охватывает время до, во время и после мирового финансового кризиса.

Здесь вы разобьёте этот период на три подпериода, или epochs: 2005–2006 гг. (до кризиса), 2007–2008 гг. (во время кризиса) и 2009–2010 гг. (после кризиса). Для каждого периода вы вычислите эффективную ковариационную матрицу и сравните их между собой.

Данные prices портфеля за 2005–2010 гг. доступны в вашем рабочем пространстве, как и объект CovarianceShrinkage из библиотеки PyPortfolioOpt.

Это упражнение является частью курса

Количественное управление рисками на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте словарь epochs: его ключи — это названия подпериодов, а значения — словари с датами 'start' и 'end'.
  • Для каждого ключа подпериода в epochs задайте переменной sub_price диапазон значений prices для этого подпериода.
  • Используйте sub_price и объект CovarianceShrinkage, чтобы вычислить эффективную ковариационную матрицу для каждого подпериода.
  • Выведите на экран и сравните полученные эффективные ковариационные матрицы для всех трёх подпериодов.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create a dictionary of time periods (or 'epochs')
epochs = { 'before' : {'start': '1-1-2005', 'end': '31-12-2006'},
           'during' : {____: '1-1-2007', 'end': '31-12-2008'},
           'after'  : {'start': '1-1-2009', ____: '31-12-2010'}
         }

# Compute the efficient covariance for each epoch
e_cov = {}
for x in epochs.keys():
  sub_price = prices.loc[epochs[x][____]:____[x]['end']]
  e_cov[x] = CovarianceShrinkage(____).ledoit_wolf()

# Display the efficient covariance matrices for all epochs
print("Efficient Covariance Matrices\n", e_cov)
Редактировать и запускать код