Portföy Simülasyonu - Bölüm III
Daha önce, 10 yıllık getiriler için bir dağılım elde etmek üzere tam bir simülasyon çalıştırmıştık. Şimdi simülasyonu karar verme için kullanacağız.
Beklenen getirisi %7 ve oynaklığı %30 olan, hisse ağırlıklı portföyüne geri dönelim. Portföyünü, beklenen getirisi %4 ve oynaklığı %10 olacak şekilde bazı tahvillerle yeniden dengeleme seçeneğin var. Anaparan $10.000. 10 yıl sonra portföyünün ne kadar edeceğine göre bir strateji seçmek istiyorsun. Her iki portföy için de getirileri simüle edelim ve %75 olasılıkla bekleyebileceğin en düşük değere (25. yüzdelik) göre seçim yapalım.
Bu egzersizi tamamladığında, yatırım kararları için bir portföy simülasyonunu nasıl kullanacağını biliyor olacaksın.
portfolio_return() fonksiyonu yine ortamda önceden yüklü.
Bu egzersiz
Python'da İstatistiksel Benzetim
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Hisse portföyü için
avg_returnvevolatilityparametrelerini sırasıyla 0.07 ve 0.3 olarak ayarla. - Tahvil portföyü için
avg_returnvevolatilityparametrelerini sırasıyla 0.04 ve 0.1 olarak ayarla. - Hisse
rets_stock_percve tahvilrets_bond_percportföylerinin getiri dağılımlarının 25. yüzdeliğini hesapla. - Tahvile geçmek yerine hisselerde kalırsan ne kadar ek getiri
additional_returnskaybedeceğini veya kazanacağını hesapla ve yazdır.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
for i in range(sims):
rets_stock.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = ____, volatility = ____, principal = 10000))
rets_bond.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = ____, volatility = ____, principal = 10000))
# Calculate the 25th percentile of the distributions and the amount you'd lose or gain
rets_stock_perc = ____
rets_bond_perc = ____
additional_returns = ____
print("Sticking to stocks gets you an additional return of {}".format(additional_returns))