Passeios aleatórios

Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Passeios aleatórios

Na maior parte, passeios aleatórios em finanças são mais simples que em física:

Passeios aleatórios em Python

Suponha que você tenha um objeto StockReturns, uma série temporal de retornos de ações.

Para simular um passeio aleatório:

mu = np.mean(StockReturns)
std = np.std(StockReturns)
T = 252
S0 = 10
rand_rets = np.random.normal(mu, std, T) + 1
forecasted_values = S0 * (rand_rets.cumprod())
forecasted_values

array([ 9.71274884,  9.72536923, 10.03605425 ... ])

Simulações de Monte Carlo

Série de simulações de Monte Carlo de um único ativo iniciando no preço $10 em T0. Projeção para 1 ano (252 pregões no eixo x):

VaR de Monte Carlo em Python

Para calcular o VaR(95) de 100 simulações de Monte Carlo:

mu = 0.0005
vol = 0.001
 T = 252
sim_returns = []
for i in range(100):
    rand_rets = np.random.normal(mu, vol, T)
    sim_returns.append(rand_rets)
var_95 = np.percentile(sim_returns, 5)
var_95

-0.028

Vamos praticar!

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