Giá trị rủi ro theo lịch sử
Drawdown đo mức lỗ kéo dài theo thời gian, nhưng còn các biến động trong một ngày thì sao?
Value at Risk (VaR) là cách ước tính rủi ro của một biến động giá âm trong một ngày. VaR có thể được đo ở bất kỳ xác suất hoặc mức độ tin cậy nào, nhưng phổ biến nhất là VaR(95) và VaR(99). VaR theo lịch sử là phương pháp đơn giản nhất để tính VaR, nhưng phụ thuộc vào dữ liệu lợi nhuận trong quá khứ, vốn có thể không phản ánh tốt tương lai. Chẳng hạn, VaR(95) theo lịch sử biểu thị mức lỗ tối thiểu mà danh mục hoặc tài sản của bạn phải chịu trong 5% trường hợp tệ nhất.
Bên dưới, bạn sẽ tính VaR(95) theo lịch sử của quỹ ETF dầu USO. Dữ liệu lợi nhuận (tính theo phần trăm) có trong biến StockReturns_perc.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính VaR(95), tức 5% mức lỗ tệ nhất của lợi nhuận USO (
StockReturns_perc), và gán vàovar_95. - Sắp xếp
StockReturns_percvà gán vàosorted_rets. - Vẽ biểu đồ histogram của chuỗi lợi nhuận đã sắp xếp (
sorted_rets).
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate historical VaR(95)
var_95 = ____(StockReturns_perc, ____)
print(var_95)
# Sort the returns for plotting
sorted_rets = ____
# Plot the probability of each sorted return quantile
____(sorted_rets, density=True, stacked=True)
# Denote the VaR 95 quantile
plt.axvline(x=var_95, color='r', linestyle='-', label="VaR 95: {0:.2f}%".format(var_95))
plt.show()