คำนวณความผันผวน
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกคำนวณและแปลงค่าความผันผวนของผลตอบแทนราคาใน Python
ขั้นแรก ให้คำนวณความผันผวนรายวันในรูปของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนราคา จากนั้นแปลงความผันผวนรายวันเป็นรายเดือนและรายปี
ข้อมูลอนุกรมเวลาของ S&P 500 ถูกโหลดไว้ล่วงหน้าในตัวแปร sp_data และผลตอบแทนราคาเป็นเปอร์เซ็นต์จะอยู่ในคอลัมน์ 'Return'
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
GARCH Models ใน Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Plot the price returns
plt.plot(sp_data['____'], color = 'orange')
plt.show()
# Calculate daily std of returns
std_daily = sp_data['____'].____()
print('Daily volatility: ', '{:.2f}%'.format(std_daily))