Kom igångKom igång gratis

Finanskrisens tre faser

I videon såg du den effektiva fronten för portföljen av investmentbanker över hela perioden 2005–2010, som omfattar tiden före, under och efter den globala finanskrisen.

Här delar du upp den här perioden i tre delperioder, eller epochs: 2005–2006 (före), 2007–2008 (under) och 2009–2010 (efter). För varje period beräknar du den effektiva kovariansmatrisen och jämför dem med varandra.

Portföljens prices för 2005–2010 finns tillgängliga i din arbetsyta, liksom CovarianceShrinkage-objektet från PyPortfolioOpt.

Den här övningen är en del av kursen

Kvantitativ riskhantering i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Skapa en ordbok epochs: dess nycklar är delperioderna och dess värden är ordböcker med 'start'- och 'end'-datum.
  • Ange sub_price som prisintervallet för prices under respektive delperiod i epochs.
  • Använd sub_price och CovarianceShrinkage-objektet för att beräkna en effektiv kovariansmatris för varje delperiod.
  • Skriv ut och jämför de resulterande effektiva kovariansmatriserna för alla tre delperioderna.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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)
Redigera och kör kod