Random walks

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Random walks

अधिकतर, फ़ाइनेंस में random walks, फ़िज़िक्स की तुलना में काफी सरल होते हैं:

Python में Random walks

मान लीजिए आपके पास StockReturns नाम की ऑब्जेक्ट है जो स्टॉक रिटर्न्स की टाइम सीरीज़ है.

Random walk सिमुलेट करने के लिए:

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 ... ])

Monte Carlo simulations

एकल एसेट के Monte Carlo simulations की सीरीज़, जो T0 पर स्टॉक प्राइस $10 से शुरू होती है. 1 वर्ष के लिए फ़ोरकास्ट (x-अक्ष पर 252 ट्रेडिंग दिन):

Python में Monte Carlo VaR

100 Monte Carlo simulations का VaR(95) निकालने के लिए:

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

अभ्यास करते हैं!

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