การจำลอง ผลตอบแทนด้วย RANDOM WALK Generation และ Montecarlo simulation

การทำ Portfolio Optimization ด้วย Python

วันนี้เราจะมาพูดกันถึงการจำลองสถานการณ์ที่มีความหมายและสมเหตุสมผลสำหรับการจำลองผลตอบแทนของสินทรัพย์ โดยใช้แบบจำลอง RANDOM WALK ทำให้เราสามารถจำลองสถานการณ์ของ Monte-Carlo ในสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม

ดังนั้นเราจะดูกรณีง่าย ๆกับสินทรัพย์สองรายการเป็นสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยง เราแทนมูลค่าของสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงด้วย S นั่นคือมูลค่าของดัชนีหุ้น ณ เวลา t แล้วเราจะแทนสินทรัพย์ที่ไม่มีความเสี่ยง ด้วยพันธบัตรรัฐบาลหรือ T-bill หนึ่งปีเพื่อเป็นตัวแทนของระยะเวลาการลงทุน 1 ปี โดยแทนมูลค่าของสินทรัพย์ปราจากความเสี่ยงเป็น B

ทฤษฎี RANDOM WALK แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงของ ผลตอบแทน ที่มีการกระจายตัวที่เหมือนกันและเป็นอิสระจากกัน ดังนั้นจึงถือว่าการเคลื่อนไหวที่ผ่านมาหรือแนวโน้มของราคาหุ้นหรือตลาดไม่สามารถใช้ในการทำนายการเคลื่อนไหวในอนาคต

ในการจำลองสถานการณ์ด้วย Python เราต้องประการตัวแปรที่เราจะใช้ก่อยคือจำนวนปี จำนวนสถาณการณ์ ผลตอบแทนเฉลี่ยที่ต้องการจำลอง ความแปรปรวน จำนวนคาบต่อปีและมูลค่าเริ่มต้นของสินทรัพย์

n_years = 10 
n_scenarios=1000
mu=0.07
sigma=0.15
steps_per_year=12
s_0=100.0

หลัวจากนั้นเราจะจำลองราคาด้วย random ที่เป็น module ของ np

dt = 1/steps_per_year 
n_steps = int(n_years*steps_per_year)
xi = np.random.normal(size=(n_steps, n_scenarios))
rets = mu*dt + sigma*np.sqrt(dt)*xi
prices = s_0*(1+rets).cumprod()
prices.pot

แค่นี้เราก็ได้การจำลองสินทรัพย์ง่ายๆแล้วครับ

อ่านตอนอื่นๆได้ที่

1. การคำนวณผลตอบแทนการลงทุนด้วย Python
2. การหาความผันผวนของพอร์ตการลงทุนด้วย Python
3. การหา Max Drawdown ด้วย Python
4. การวัด การเบี่ยงเบนของผลตอบแทนด้วย Python
5. การวัด SemiDeviation ด้วย Python
6. การวัด VaR. และ CVaR. ด้วย Python
7. รีวิวการใช้ ffn. ใน Python
8. การหา Top Drawdown ด้วย Python
9. การหาค่า Sharpe ratio ด้วย Python
10. การหากลุ่มหลักรัพย์ที่เส้นประสิทธิภาพ Efficient Frontier ด้วย Python
11. การหา shape ratio สูงสุดและเส้น CML ด้วย Python
12. การสร้างมูลค่าตลาดแบบถ่วงน้ำหนักด้วย PYTHON
13. ข้อจำกัดของการกระจายความเสี่ยงและการทำประกันพอร์ตการลงทุน
14. การจำลอง ผลตอบแทนด้วย RANDOM WALK Generation และ Montecarlo simulation
15. Sharpe Style Analysis
16. Factor Investing ด้วย Python
17. วิเคราะห์ ประเภทกองทุนรวมด้วย Python
18. การทำ Portfolio optimization
19. สร้างแนวรับแนวต้านวิเคราะห์หุ้นด้วย Python