Độ lệch chuẩn so với phương sai
Hãy nói về sự khác nhau giữa phương sai và độ lệch chuẩn. Từ video, bạn đã biết độ lệch chuẩn \(\sigma\) chỉ đơn giản là căn bậc hai của phương sai. Cả hai thước đo này đều được dùng trong thực tế để tính biến động của thị trường hoặc cổ phiếu. Vậy nên dùng cái nào và khi nào?
Trong phép tính phương sai, chúng ta bình phương các tỷ trọng và các phương sai. Do việc bình phương này, phương sai không còn cùng đơn vị đo với dữ liệu gốc. Lấy căn bậc hai của phương sai sẽ đưa độ lệch chuẩn trở về đơn vị đo ban đầu, nhờ đó dễ diễn giải hơn nhiều.
Hãy tính độ lệch chuẩn. Bạn có sẵn weights và cov_matrix từ bài trước.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính lại phương sai danh mục bằng
weightsvàcov_matrix. Lần này, hãy lấy căn bậc hai của toàn bộ phép tính để thu được độ lệch chuẩn. - In ra độ lệch chuẩn, theo cùng cách chúng ta đã in phương sai danh mục.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate the standard deviation by taking the square root
port_standard_dev = ____.____(np.dot(____.____, np.dot(____, ____)))
# Print the results
print(str(np.round(____, 4) * 100) + '%')