Другий момент: дисперсія
Так само як у попередній вправі ви оцінювали перший момент розподілу прибутків, можна оцінити і другий момент, або дисперсію розподілу прибутків за допомогою numpy.
У цьому завданні спочатку обчисліть денне стандартне відхилення ( \( \sigma \) ), або волатильність прибутків, використовуючи np.std(). Дисперсія — це просто \( \sigma ^ 2 \).
StockPrices з попередньої вправи доступний у вашому робочому середовищі, а numpy імпортовано як np.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до керування ризиком портфеля в Python
Інструкції до вправи
- Обчисліть денне стандартне відхилення стовпця
'Returns'і збережіть його у зміннійsigma_daily. - Отримайте денну дисперсію (другий момент, \( \sigma ^ {2} \)), піднісши стандартне відхилення до квадрата.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Calculate the standard deviation of daily return of the stock
sigma_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(sigma_daily)
# Calculate the daily variance
variance_daily = ____
print(variance_daily)