# 종가의 수익률을 계산한다
ret_daily = pxclose.pct_change( )
참고
종가의 수익률 ret_daily 역시 마찬가지로, ret_daily.head()를 실행하면 다음과 같이 ret_daily의 앞부분을 볼 수 있다.
|
AAPL |
F |
AMZN |
GE |
TSLA |
|
|
Date |
|
|
|
|
|
|
2019-01-02 |
NaN |
NaN |
NaN |
NaN |
NaN |
|
2019-01-03 |
-0.0996 |
-0.015 |
-0.0252 |
0.0012 |
-0.0314 |
|
2019-01-04 |
0.0426 |
0.038 |
0.0500 |
0.0210 |
0.0576 |
|
2019-01-07 |
-0.0022 |
0.025 |
0.0343 |
0.0619 |
0.0543 |
|
2019-01-08 |
0.0190 |
0.009 |
0.0166 |
-0.0205 |
0.0011 |
수익률은 전일 종가와 당일 종가를 갖고 계산하므로 맨 앞의 종가는 이전 종가가 없어 수익률을 계산할 수 없기 때문에 NaN으로 표시된다.
# 종가수익률 평균에 250(1년 중 시장이 열리는 일수)을 곱해 기대수익률을 만든다
ret_annual = ret_daily.mean( ) * 250
# 일간수익률의 공분산을 계산하고 연간 단위로 만든다
cov_daily = ret_daily.cov( )
cov_annual = cov_daily * 250
참고
cov_annual.head()를 실행해 cov_annual의 앞부분을 보면 다음과 같다.
|
|
AAPL |
F |
AMZN |
GE |
TSLA |
|
AAPL |
0.068048 |
0.021649 |
0.035169 |
0.032125 |
0.042293 |
|
F |
0.021649 |
0.073603 |
0.022469 |
0.039703 |
0.016356 |
|
AMZN |
0.035169 |
0.022469 |
0.051708 |
0.030574 |
0.032658 |
|
GE |
0.032125 |
0.039703 |
0.030574 |
0.161524 |
0.047065 |
|
TSLA |
0.042293 |
0.016356 |
0.032658 |
0.047065 |
0.237425 |