Financial returns

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

कोर्स का परिचय

निवेश रिटर्न के वितरणों का विश्लेषण करना, पोर्टफोलियो बनाकर जोखिम घटाना, और वे प्रमुख फैक्टर पहचानना सीखें जो पोर्टफोलियो रिटर्न को चलाते हैं।

Univariate Investment Risk
Portfolio Investing
Factor Investing
Forecasting and Reducing Risk

Investment risk

Risk क्या है?

वित्तीय बाजारों में Risk अनिश्चितता का माप है
वित्तीय रिटर्न का फैलाव या variance

Risk को आम तौर पर कैसे मापा जाता है?

दैनिक रिटर्न का standard deviation या variance
दैनिक रिटर्न वितरण की kurtosis
दैनिक रिटर्न वितरण की skewness
ऐतिहासिक drawdown

Financial risk

रिटर्न्स

प्रायिकता

दो रिटर्न्स की कहानी

रिटर्न्स स्टॉक प्राइस से निकाले जाते हैं
Discrete returns (सिंपल रिटर्न्स) सबसे आम हैं, और नियमित (जैसे daily, weekly, monthly आदि) प्राइस मूवमेंट दर्शाते हैं
Log returns अक्सर अकादमिक रिसर्च और फाइनेंशियल मॉडलिंग में उपयोग होते हैं। ये continuous compounding मानते हैं।

स्टॉक रिटर्न्स की गणना

Discrete returns पिछले पीरियड की कीमत के प्रतिशत के रूप में प्राइस में परिवर्तन से निकाले जाते हैं

Log returns की गणना

Log returns दो कीमतों के log के अंतर के रूप में निकाले जाते हैं
Log returns समय के पार aggregate होते हैं, जबकि discrete returns एसेट्स के पार aggregate होते हैं

$$ Rl = \ln(\frac{P_{t_2}}{P_{t_1}}) $$

या समान रूप से

$$ Rl = \ln(P_{t_2}) - \ln(P_{t_1}) $$

Python में स्टॉक रिटर्न्स निकालना

चरण 1:

स्टॉक प्राइस डेटा लोड करें और उसे तारीख के अनुसार संगठित pandas DataFrame में रखें:

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)

Python में स्टॉक Returns निकालना

चरण 2:

Adjusted Close कीमतों के दैनिक रिटर्न निकालें और DataFrame में नए कॉलम के रूप में जोड़ें।

StockPrices["Returns"] = StockPrices["Adj Close"].pct_change()
StockPrices["Returns"].head()

रिटर्न वितरण को विज़ुअलाइज़ करना

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

अभ्यास करते हैं!

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय