Побудуйте ефективну межу

Нарешті ми можемо побудувати результати портфелів MPT, які показують «ефективну межу». Це графік залежності волатильності від дохідності. Він допомагає візуалізувати співвідношення ризику й дохідності для портфелів. Ліва верхня межа хмарки точок — це найкраще, чого можна досягти (найвища дохідність за заданого ризику), і саме вона є ефективною межею.

Щоб створити цей графік, використаємо найновішу дату у словнику covariances, який ми створили кілька вправ тому. У ньому дати — це ключі, тож отримаємо відсортовані ключі за допомогою sorted() і .keys(), а потім візьмемо останній елемент індексацією в Python ([-1]). Нарешті, використаємо matplotlib, щоб побудувати розсіювання дисперсії проти дохідності та побачити ефективну межу для найновішої дати в даних.

Ця вправа є частиною курсу

Machine Learning для фінансів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Отримайте найновішу дату зі словника covariances — пам'ятайте, дати є ключами.
Побудуйте діаграму розсіювання волатильності проти дохідності (portfolio_returns) для найновішої дати та встановіть прозорість alpha рівною 0.1.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Get latest date of available data
date = sorted(covariances.____)[____]  

# Plot efficient frontier
# warning: this can take at least 10s for the plot to execute...
plt.scatter(x=portfolio_volatility[date], y=____,  alpha=____)
plt.xlabel('Volatility')
plt.ylabel('Returns')
plt.show()

Редагувати та запускати код