Випадкові блукання

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Випадкові блукання

Найчастіше у фінансах випадкові блукання простіші, ніж у фізиці:

Випадкові блукання в Python

Припустімо, у вас є об'єкт StockReturns — це часовий ряд дохідностей акцій.

Щоб змоделювати випадкове блукання:

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 ... ])

Моделювання Монте-Карло

Серія моделювань Монте-Карло для одного активу, що стартує з ціни акції $10 у T0. Прогноз на 1 рік (252 торгові дні по осі x):

VaR Монте-Карло в Python

Щоб обчислити VaR(95) для 100 моделювань Монте-Карло:

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

Давайте потренуємось!

Вступ до керування ризиком портфеля в Python