最近在我工作小组内部做了一次关于风险和投资组合的基础知识分享, 主要使用了Jupyter Notebook。
把PPT和 Jupyter Notebook都传到我的Github 分享,有兴趣可以看看
https://github.com/BillyZhangGuoping/MarketDataAnaylzerbyDataFrame/tree/master/Risk%20and%20Portfolio%20Knowledge%20Sharing
主要内容标题:
- 风险的分类
- 使用收益率标准差(或加波动率)度量风险
- 波动率的获得
- 为什么使用对数来计算收益率
- 收益率,标准差,方差的计算
- VaR风险资产(Value-at-Risk)的定义和方程
- 使用历史数据模拟计算VaR
- 使用加权历史数据模拟计算VaR
- 使用均值方差模型计算VaR
- 正态分布累积逆函数介绍
- 自回归模型AR介绍
- 自回归条件异方差模型ARCH介绍
- GARCH介绍
- 如何使用GARCH和JP Morgan’s RiskMetrics计算VAR
- 蒙特卡洛模拟计算VAR
- 投资组合的波动率计算和相关计算
- 投资组合的最小方差模型
- 利用夏普模型选取投资组合
- 利用GARCH模型计算投资组合的VaR
- 参考文档和链接
这些内容在Jupyter Notebook里面都有反应。