隨機游走

Python 投資組合風險管理入門

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

隨機游走

在財務中，隨機游走通常比物理中的模型更簡單：

用 Python 進行隨機游走

假設你有一個物件 StockReturns，是股票報酬率的時間序列。

要模擬隨機游走：

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 模擬

單一資產的多次 Monte Carlo 模擬，初始股價為 $10（T0），預測 1 年（x 軸為 252 個交易日）：

Python 中的 Monte Carlo VaR

計算 100 次 Monte Carlo 模擬的 VaR(95)：

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

一起來練習吧！

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