Перший момент: μ

Ви можете обчислити середню історичну дохідність акції за допомогою функції mean() з бібліотеки numpy.

Коли ви обчислюєте середню денну дохідність акції, ви фактично оцінюєте перший момент ( $ \mu $ ) розподілу історичних доходностей.

Але навіщо щоденні оцінки дохідності довгостроковому інвестору? За наведеною нижче формулою можна оцінити середню річну дохідність акції, якщо відома середня денна дохідність і кількість торгових днів у році (зазвичай у році приблизно 252 торгові дні):

$$ \text{Average Annualized Return} = ( ( 1 + \mu ) ^ {252}) - 1 $$

Об'єкт StockPrices з попередньої вправи збережено у змінній.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте numpy як np.
Обчисліть середнє стовпця 'Returns', щоб оцінити перший момент ( $ \mu $ ), і збережіть у змінній mean_return_daily.
Скористайтеся формулою, щоб отримати середню річну дохідність, припускаючи 252 торгові дні на рік. Пам'ятайте, що степені в Python обчислюються оператором **.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import numpy as np
import ____ as ____

# Calculate the average daily return of the stock
mean_return_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(mean_return_daily)

# Calculate the implied annualized average return
mean_return_annualized = ((____+____)**____)-____
print(mean_return_annualized)

Редагувати та запускати код