BaşlayınÜcretsiz başlayın

Portföy Simülasyonu - Bölüm I

Sonraki birkaç egzersizde, bir hisse senedi portföyünün beklenen getirisini hesaplayacak ve belirsizliğini karakterize edeceksin.

Diyelim ki birden fazla hisseden oluşan portföyüne 10.000 $ yatırdın. Portföyün 10 yıllık performansını değerlendirmek istiyorsun. Genel beklenen getiri oranını ve volatiliteyi (getiri oranının standart sapması) ayarlayabilirsin. Getiri oranının normal dağılıma uyduğunu varsay.

Önce, anapara (başlangıç yatırımı), yıl sayısı, beklenen getiri oranı ve volatiliteyi girdi olarak alan ve 10 yılın sonunda portföyün toplam değerini döndüren bir fonksiyon yazalım.

Bu egzersizi tamamladığında, portföy performansını hesaplamak için çağırabileceğin bir fonksiyonun olacak.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da İstatistiksel Benzetim

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Fonksiyon tanımında, dört argüman kabul et: yıl sayısı yrs, beklenen getiri oranı avg_return, volatilite sd_of_return ve anapara (başlangıç yatırımı) principal.
  • Her yıl için rates getirilerini normal rassal değişken olarak simüle et.
  • end_return değerini principal girdisiyle başlat. for döngüsünde, end_return her yıl orana göre artırılır.
  • portfolio_return() kullanarak result hesapla ve yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# rates is a Normal random variable and has size equal to number of years
def portfolio_return(____):
    np.random.seed(123)
    rates = ____(loc=avg_return, scale=sd_of_return, size=yrs)
    # Calculate the return at the end of the period
    end_return = ____
    for x in rates:
        end_return = end_return*(1+____)
    return end_return

result = portfolio_return(yrs = 5, avg_return = 0.07, sd_of_return = 0.15, principal = 1000)
print("Portfolio return after 5 years = {}".format(____))
Kodu Düzenle ve Çalıştır