1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Кількісне управління ризиками в Python
Connected

Вправа

Ефективна межа та фінансова криза

Раніше ви досліджували матрицю коваріації портфеля інвестиційних банків до, під час і після фінансової кризи. Тепер ви візуалізуєте зміни в ефективній межі, щоб показати, як криза підняла базовий рівень ризику для будь-якої заданої дохідності.

Використовуючи об'єкт Critical Line Algorithm (CLA) з бібліотеки PyPortfolioOpt pypfopt, ви отримаєте та візуалізуєте ефективну межу під час періоду кризи й додасте її до діаграми розсіювання, де вже показані ефективні межі до та після кризи.

Очікувані дохідності returns_during і ефективна матриця коваріації ecov_during доступні, як і об'єкт CLA з pypfopt. (Пам'ятайте, що графіки DataCamp можна розгорнути в окреме вікно — так читати зручніше.)

Інструкції

100 XP
  • Створіть об'єкт критичного лінійного алгоритму (CLA) efficient_portfolio_during, використовуючи очікувані дохідності та ефективну коваріацію дохідностей.
  • Виведіть мінімально-дисперсійний портфель efficient_portfolio_during.
  • Обчисліть ефективну межу efficient_portfolio_during.
  • Додайте результати ефективної межі до вже відображених діаграм розсіювання ефективних меж для періодів до та після кризи.