投资组合模拟 - 第 II 部分
现在，您将使用之前构建的模拟函数来评估 10 年回报。
您的股票型投资组合初始投资为 $10,000，期望回报为 7%，波动率为 30%。您希望得到 10 年后投资价值的 95% 置信区间。我们将对 10 年回报进行多次抽样模拟，并基于回报分布计算置信区间。
完成本练习后，您将运行一次完整的投资组合模拟。
上一个练习中的函数 portfolio_return() 已在环境中初始化。
本练习是课程的一部分
Python 中的统计模拟
练习说明
- 将
sims初始化为 1,000。 - 为
portfolio_return()函数的参数填写合适的取值。 - 计算 95% 置信区间的下限（
lower_ci）和上限（upper_ci）。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Run 1,000 iterations and store the results
sims, rets = 1000, []
for i in range(sims):
rets.append(portfolio_return(yrs = 10, avg_return = 0.07,
volatility = 0.3, principal = 10000))
# Calculate the 95% CI
lower_ci = ____
upper_ci = ____
print("95% CI of Returns: Lower = {}, Upper = {}".format(lower_ci, upper_ci))