ランダムウォーク

Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

ランダムウォーク

金融におけるランダムウォークは、物理学と比べて比較的シンプルです。

PythonによるランダムウォークI

StockReturns は株式リターンの時系列データとします。

ランダムウォークのシミュレーション：

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 ... ])

モンテカルロシミュレーション

単一資産のモンテカルロシミュレーション。T0時点の株価は$10、1年間（x軸：252営業日）を予測：

PythonによるモンテカルロVaR

100回のモンテカルロシミュレーションからVaR(95)を計算する方法：

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

練習しましょう！

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