历史条件性预期损失
Expected Shortfall（条件性预期损失），也称为 CVaR（conditional value at risk），表示在最糟糕情形下的预期损失。
例如，若您的投资组合的 VaR(95) 为 -3%，则 CVaR(95) 是所有低于 -3% 的损失的平均值。
收益率数据（百分比）保存在变量 StockReturns_perc 中。上一练习得到的 var_95 也已在您的工作区中可用。
本练习是课程的一部分
Python 投资组合风险管理入门
练习说明
- 计算
StockReturns_perc中小于或等于var_95的收益率的平均值，并将其赋给cvar_95。 - 使用
plt.hist()函数绘制已排序收益（sorted_rets）的直方图。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Historical CVaR 95
cvar_95 = ____
print(cvar_95)
# Sort the returns for plotting
sorted_rets = sorted(StockReturns_perc)
# Plot the probability of each return quantile
____(____, density=True, stacked=True)
# Denote the VaR 95 and CVaR 95 quantiles
plt.axvline(x=var_95, color="r", linestyle="-", label='VaR 95: {0:.2f}%'.format(var_95))
plt.axvline(x=cvar_95, color='b', linestyle='-', label='CVaR 95: {0:.2f}%'.format(cvar_95))
plt.show()