Monte Carlo Simülasyonu
2005-2010 yatırım bankası portföy varlıklarının Monte Carlo simülasyonunu kullanarak yüzde 95 VaR'ı bulabilirsin.
Ortalama varlık kayıpları Numpy dizisi mu içinde. Etkin kovaryans matrisi e_cov (burada önceki egzersizlerdeki gibi yıllıklaştırılmış değil, günlük varyansı kullandığımıza dikkat et). Bunları kullanarak bir gün boyunca varlık kayıpları için örnek yollar oluşturacak ve günlük portföy kaybını simüle edeceksin.
Kovaryans matrisi e_cov kullanmak, varlık yollarının ilişkili olmasına izin verir; bu da gerçekçi bir varsayımdır.
Simülasyon total_steps videodaki gibi 1440 olarak ayarlandı. Çalıştırma sayısı N ise 10000.
Her çalıştırma için kümülatif losses'ı hesaplayacak ve ardından yüzde 95 VaR'ı bulmak için np.quantile() fonksiyonunu uygulayacaksın.
Portföy weights ve scipy.stats'ın norm dağılımı hazır bulunuyor.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Nicel Risk Yönetimi
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Initialize daily cumulative loss for the 4 assets, across N runs
daily_loss = np.zeros((____ , N))