计算python中的投资组合差异和波动率

Question

我对python 2.7很新，我在计算证券组合的方差和标准差方面遇到了一些麻烦。这是我到目前为止所做的：

1. 导入的numpy，pandas，pandas_datareader和matplotlib.pyplot库
2. 从excel文档中导入证券列表的所有代码和权重（共9个代码和权重）
3. 创建单独的列表以容纳代码和权重
4. 从Google财经
下载所有历史价格数据
5. 计算每个证券的每日对数回报并转换为年度估算值
6. 计算每个证券估计的年度标准差和方差
7. 创建协方差和相关矩阵
8. 将权重列表更改为数组

然后我遇到了投资组合差异计算的错误。这是我使用的脚本：

# Portfolio variance calc
pfolio_var = np.dot(weightsarray.T, np.dot(sec_returns.cov() * 250, weightsarray))
pfolio_var

# Portfolio volatility
pfolio_vol = (np.dot(weightsarray.T, np.dot(sec_returns.cov() * 250, weightsarray))) ** 0.5
pfolio_vol

and here is the error I receive:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-6b33caaac89a> in <module>()
      1 # Portfolio variance calc
----> 2 pfolio_var = np.dot(weightsarray.T, np.dot(sec_returns.cov() * 250, weightsarray))
      3 pfolio_var

ValueError: shapes (9,9) and (1,9) not aligned: 9 (dim 1) != 1 (dim 0)

提前感谢您的帮助！

Answer 1

尝试以下方法：

投资组合差异

portfolio_variance=np.dot(weights.T,np.dot(log_returns.cov()*252,weights))

投资组合波动

portfolio_vol = np.sqrt(np.dot(weights.T,np.dot(log_returns.cov()*252,weights)))