Đường biên hiệu quả và khủng hoảng tài chính
Trước đó bạn đã xem ma trận hiệp phương sai của danh mục ngân hàng đầu tư trước, trong và sau khủng hoảng tài chính. Giờ bạn sẽ trực quan hóa những thay đổi diễn ra ở đường biên hiệu quả, cho thấy khủng hoảng đã tạo ra mức rủi ro cơ bản cao hơn nhiều cho bất kỳ mức lợi nhuận nào.
Sử dụng đối tượng Critical Line Algorithm (CLA) của thư viện PyPortfolioOpt pypfopt, bạn sẽ suy ra và trực quan hóa đường biên hiệu quả trong giai đoạn khủng hoảng, và thêm nó vào biểu đồ phân tán vốn đã hiển thị các đường biên hiệu quả trước và sau khủng hoảng.
Lợi nhuận kỳ vọng returns_during và ma trận hiệp phương sai hiệu quả ecov_during đã được cung cấp, cùng với đối tượng CLA từ pypfopt. (Hãy nhớ rằng bạn có thể mở rộng biểu đồ của DataCamp ra cửa sổ riêng để dễ đọc hơn.)
Bài tập này là một phần của khóa học
Quản trị Rủi ro Định lượng với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo đối tượng Critical Line Algorithm (
CLA)efficient_portfolio_duringbằng lợi nhuận kỳ vọng và hiệp phương sai hiệu quả của lợi nhuận. - In danh mục có phương sai tối thiểu của
efficient_portfolio_during. - Tính toán đường biên hiệu quả của
efficient_portfolio_during. - Thêm kết quả đường biên hiệu quả này vào các biểu đồ phân tán của đường biên hiệu quả giai đoạn trước và sau khủng hoảng đã hiển thị sẵn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Initialize the Crtical Line Algorithm object
efficient_portfolio_during = CLA(____, ecov_during)
# Find the minimum volatility portfolio weights and display them
print(efficient_portfolio_during.____)
# Compute the efficient frontier
(ret, vol, weights) = efficient_portfolio_during.____
# Add the frontier to the plot showing the 'before' and 'after' frontiers
plt.scatter(vol, ____, s = 4, c = 'g', marker = '.', label = 'During')
plt.legend()
plt.show()