1. Learn
    2. /
  2. Kurser
    3. /
  3. Machine Learning для фінансів у Python
Connected

Övning

Обчислення коваріацій для волатильності

У MPT ризик кількісно оцінюють через волатильність. Математика обчислення волатильності портфеля є складною й потребує коваріацій денних доходностей. Тепер ми проітеруємося по кожному місяцю в датафреймі returns_monthly й обчислимо коваріацію денних доходностей.

За допомогою індексів з датою й часом у pandas можна звертатися до місяця та року через df.index.month і df.index.year. Ми використаємо це, щоб створити маску для returns_daily, яка дасть нам денні доходності для поточного місяця та року в циклі. Потім застосуємо маску, щоб підмножити датафрейм так: df[mask]. Це дістане записи з датафрейму returns_daily, що відповідають поточним місяцю та року на кожній ітерації циклу. Нарешті, скористаємося методом pandas .cov(), щоб отримати коваріацію денних доходностей.

Instruktioner

100 XP
  • Проітеруйтеся по індексу returns_monthly.
  • Створіть маску для returns_daily, яка використовує поточні місяць і рік з returns_monthly та співвідносить їх із поточними місяцем і роком з i у циклі.
  • Застосуйте маску до returns_daily й обчисліть коваріації за допомогою .cov().