# DataFrame 객체는 공분산을 계산해주는 cov 함수를 제공한다
# cov 함수는 DataFrame을 돌려준다. 이번에도 데이터형을 확인하기 위해 type( ) 함수를 사용했다
print( 'dailySimpleReturns.cov( ) 결과의 데이터형: ', type( dailySimpleReturns.cov( ) ) )

# cov( ) 함수로 공분산한 결과는 DataFrame이다. 이 결과는 다시 행렬 연산을 위해 변환할 것이다
# 그러므로 별도의 변수로 저장하지 않고 바로 values 함수를 사용해 행렬로 변환하고 이를 pcov 변수로 저장한다
pcov = dailySimpleReturns.cov( ).values

# 행렬 연산으로 분산을 계산한다. 즉, [비중 * 공분산 행렬 * 비중의 전치행렬]의 연산을 수행해 포트폴리오의 분산을 varp 변수에 저장하고 출력한다
varp = weights*pcov*weights.T
print( '포트폴리오 분산은 ', varp )