НачатьНачать бесплатно

Эффективная граница и финансовый кризис

Ранее вы изучали ковариационную матрицу портфеля инвестиционных банков до, во время и после финансового кризиса. Теперь вы визуализируете изменения эффективной границы и увидите, как кризис существенно повысил минимально допустимый уровень риска для любой заданной доходности.

С помощью алгоритма критической линии (CLA) из библиотеки PyPortfolioOpt pypfopt вы построите и визуализируете эффективную границу в период кризиса, а затем добавите её на диаграмму рассеяния, на которой уже отображены эффективные границы до и после кризиса.

Ожидаемая доходность returns_during и эффективная ковариационная матрица ecov_during уже доступны, как и объект CLA из pypfopt. (Обратите внимание, что графики в DataCamp можно развернуть в отдельное окно для более удобного просмотра.)

Это упражнение является частью курса

Количественное управление рисками на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте объект алгоритма критической линии (CLA) с именем efficient_portfolio_during, используя ожидаемую доходность и эффективную ковариационную матрицу доходностей.
  • Выведите на экран портфель минимальной дисперсии для efficient_portfolio_during.
  • Вычислите эффективную границу для efficient_portfolio_during.
  • Добавьте результаты эффективной границы на уже отображённые диаграммы рассеяния для периодов до и после кризиса.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Initialize the Crtical Line Algorithm object
efficient_portfolio_during = CLA(____, ecov_during)

# Find the minimum volatility portfolio weights and display them
print(efficient_portfolio_during.____)

# Compute the efficient frontier
(ret, vol, weights) = efficient_portfolio_during.____

# Add the frontier to the plot showing the 'before' and 'after' frontiers
plt.scatter(vol, ____, s = 4, c = 'g', marker = '.', label = 'During')
plt.legend()
plt.show()
Редактировать и запускать код