投資組合模擬 - 第一部分

接下來幾個練習，你會計算股票投資組合的期望報酬，並刻畫其不確定性。

假設你在由多檔股票組成的投資組合中投入了 $10,000。你想評估此投資組合在 10 年內的表現。你可以調整整體的期望報酬率與波動度（報酬率的標準差）。假設報酬率服從常態分佈。

先來撰寫一個函式：輸入本金（初始投資）、年數、期望報酬率與波動度，並回傳 10 年後投資組合的總價值。

完成本練習後，你會有一個可以呼叫來評估投資組合績效的函式。

本練習屬於課程

Python 的統計模擬

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練習說明

在函式定義中，接受四個引數作為輸入：年份 yrs、期望報酬率 avg_return、波動度 sd_of_return，以及本金（初始投資）principal。
將每一年的報酬率 rates 以常態隨機變數進行模擬。
將 end_return 初始化為輸入的 principal。在 for 迴圈中，每年用當年的報酬率放大 end_return。
使用 portfolio_return() 計算並列印 result。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# rates is a Normal random variable and has size equal to number of years
def portfolio_return(____):
    np.random.seed(123)
    rates = ____(loc=avg_return, scale=sd_of_return, size=yrs)
    # Calculate the return at the end of the period
    end_return = ____
    for x in rates:
        end_return = end_return*(1+____)
    return end_return

result = portfolio_return(yrs = 5, avg_return = 0.07, sd_of_return = 0.15, principal = 1000)
print("Portfolio return after 5 years = {}".format(____))

編輯並執行程式碼