使用Python計算投資組合的歷史模擬VaR

假設截至 2019 年 8 月 31 日，我們的投資組合中有 200 只微博 (WB) 股票、300 只 Netflix (NFLX) 股票、250 只福特汽車公司 (F) 股票和 150 只荷蘭皇家殼牌 (RDS-A) 股票。

我計算了每隻股票的單個 VaR，即：

1. WB: 736.6841286587987

2）NFLX：6481.021865242725

3. 電話：114.6225730582521

4）RDS-A：114.6225730582521

但是，在給定單個 VaR 的情況下，我如何使用 python 來查找投資組合的 VaR？

讓我們從定義開始 $ VAR_{\alpha} $ 在水平 $ \alpha $ . 我們表示 $ R_P $ 代表投資組合絕對收益的隨機變數（價值差異 $ P $ 兩個日期之間）。根據定義，我們有：

$ P(R_p \leq Var_{\alpha}) = \alpha $

作為 $ R_p = P_1 - P_0 = 200(P_1^W - P_0^W) + 300(P_1^N - P_0^N) + 250(P_1^F - P_0^F) + 150 (P_1^R - P_0^R) $ ，我們得到：

$ P(200(P_1^W - P_0^W) + … + 150 (P_1^R - P_0^R) \leq Var_{\alpha}) = \alpha $

您可以看到，您無法從每隻股票的 VAR 推斷出您投資組合的 VAR。如果您對機率有一些概念，則類似於說，一般情況下，您不能從邊際分佈（每隻股票的分佈）中扣除全域分佈（市場的分佈）。

如果您想克服這個問題，您可以獲取投資組合的收益並直接計算歷史 VAR，而無需使用每隻股票的 VAR，或者您可以做出非常強的假設（例如股票之間的正態性和獨立性）。

希望我有所幫助。祝你有美好的一天！

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/47544