Momen thứ nhất: Mu
Bạn có thể tính lợi nhuận trung bình trong quá khứ của một cổ phiếu bằng hàm mean() của numpy.
Khi tính lợi nhuận trung bình hằng ngày của một cổ phiếu, về bản chất bạn đang ước lượng momen thứ nhất ( \( \mu \) ) của phân phối lợi nhuận lịch sử.
Nhưng ước lượng lợi nhuận hằng ngày có ích gì cho nhà đầu tư dài hạn? Bạn có thể dùng công thức dưới đây để ước tính lợi nhuận trung bình năm của một cổ phiếu dựa trên lợi nhuận trung bình hằng ngày và số ngày giao dịch trong năm (thông thường có khoảng 252 ngày giao dịch mỗi năm):
$$ \text{Average Annualized Return} = ( ( 1 + \mu ) ^ {252}) - 1 $$
Đối tượng StockPrices từ bài tập trước đã được lưu vào một biến.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Import
numpyvới bí danhnp. - Tính trung bình cột
'Returns'để ước lượng momen thứ nhất ( \( \mu \) ) và gán vàomean_return_daily. - Dùng công thức để suy ra lợi nhuận trung bình năm, giả định 252 ngày giao dịch mỗi năm. Nhớ rằng lũy thừa trong Python được tính bằng toán tử
**.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import numpy as np
import ____ as ____
# Calculate the average daily return of the stock
mean_return_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(mean_return_daily)
# Calculate the implied annualized average return
mean_return_annualized = ((____+____)**____)-____
print(mean_return_annualized)