PyPortfolioOpt ile pratik: kovaryans
Portföy optimizasyonu, varlık kovaryansının önyargısız ve etkin bir tahminine dayanır. Örneklem kovaryansı önyargısız olsa da etkin değildir — aşırı uç olaylar genellikle fazla ağırlıklandırılır.
Bunu hafifletmenin bir yolu "kovaryans küçültme" (covariance shrinkage) yaklaşımıdır; burada büyük hatalar etkinliği artırmak için azaltılır ("küçültülür"). Bu egzersizde, örneklem kovaryansını daha etkin bir tahmine dönüştürmek için pypfopt.risk_models içindeki CovarianceShrinkage nesnesini kullanacaksın. Ders kitaplarında yer alan hata küçültme yöntemi .ledoit_wolf(), bu nesnenin bir metodudur.
Varlık prices verisi çalışma alanında hazır. CovarianceShrinkage nesnesi girdi olarak prices almasına rağmen aslında fiyatların değil, varlık getirilerinin kovaryans matrisini hesapladığını unutma.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Nicel Risk Yönetimi
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import the CovarianceShrinkage object
from pypfopt.risk_models import ____
# Create the CovarianceShrinkage instance variable
cs = ____(prices)