VaR Monte Carlo

Cả giá trị lợi nhuận và các đường đi Monte Carlo đều có thể được dùng để phân tích mọi thứ, từ mô hình định giá quyền chọn và phòng hộ đến tối ưu hóa danh mục và chiến lược giao dịch.

Tổng hợp dữ liệu lợi nhuận ở mỗi vòng lặp và dùng các giá trị thu được để dự báo VaR tham số (99).

Các tham số mu, vol, T và S0 có sẵn từ bài tập trước.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Dùng phương thức .append() để thêm rand_rets vào danh sách sim_returns trong mỗi vòng lặp.
Tính VaR tham số (99) bằng cách dùng hàm np.percentile() trên sim_returns.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Aggregate the returns
sim_returns = []

# Loop through 100 simulations
for i in range(100):

    # Generate the Random Walk
    rand_rets = np.random.normal(mu, vol, T)
    
    # Save the results
    sim_returns.____

# Calculate the VaR(99)
var_99 = ____
print("Parametric VaR(99): ", round(100*var_99, 2),"%")

Chỉnh sửa và Chạy Mã