Random walks

Python เบื้องต้นสำหรับการบริหารความเสี่ยงพอร์ตการลงทุน

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Random walks

ในทางการเงิน random walk มักจะเรียบง่ายกว่าในทางฟิสิกส์:

Random walks ใน Python

สมมติว่ามี object StockReturns ซึ่งเป็น time series ของผลตอบแทนหุ้น

ในการจำลอง random walk:

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 ... ])

การจำลอง Monte Carlo

การจำลอง Monte Carlo ของสินทรัพย์เดี่ยวที่ราคาเริ่มต้น $10 ณ T0 โดยพยากรณ์ล่วงหน้า 1 ปี (252 วันซื้อขายบนแกน x):

Monte Carlo VaR ใน Python

การคำนวณ VaR(95) จากการจำลอง Monte Carlo 100 ครั้ง:

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

มาฝึกกันเถอะ!

Python เบื้องต้นสำหรับการบริหารความเสี่ยงพอร์ตการลงทุน