Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python
Dakota Wixom
Quantitative Analyst | QuantCourse.com
Aflați cum să analizați distribuțiile randamentelor, să construiți portofolii, să reduceți riscul și să identificați factorii cheie care influențează randamentele.
Ce este riscul?
Cum se măsoară de obicei riscul?




$$ Rl = \ln(\frac{P_{t_2}}{P_{t_1}}) $$
sau echivalent
$$ Rl = \ln(P_{t_2}) - \ln(P_{t_1}) $$
Încărcați datele privind prețurile acțiunilor și stocați-le ca DataFrame pandas organizat după dată:
import pandas as pd
StockPrices = pd.read_csv('StockData.csv', parse_dates=['Date'])
StockPrices = StockPrices.sort_values(by='Date')
StockPrices.set_index('Date', inplace=True)
Calculați randamentele zilnice ale prețurilor ajustate la închidere și adăugați-le ca o nouă coloană în DataFrame.
StockPrices["Returns"] = StockPrices["Adj Close"].pct_change()
StockPrices["Returns"].head()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(StockPrices["Returns"].dropna(), bins=75, density=False)
plt.show()

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python