Bước đi ngẫu nhiên

Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Bước đi ngẫu nhiên

Thường thì, bước đi ngẫu nhiên trong tài chính khá đơn giản so với vật lý:

Bước đi ngẫu nhiên trong Python

Giả sử bạn có đối tượng StockReturns là chuỗi thời gian lợi suất cổ phiếu.

Để mô phỏng một bước đi ngẫu nhiên:

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 ... ])

Mô phỏng Monte Carlo

Một loạt mô phỏng Monte Carlo cho một tài sản, bắt đầu với giá cổ phiếu $10 tại T0. Dự báo cho 1 năm (252 ngày giao dịch trên trục x):

Monte Carlo VaR trong Python

Tính VaR(95) của 100 mô phỏng 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

Cùng luyện tập nào!

Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python