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如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值（VaR）来管理投资组合或股票的金融风险。
金融和投资组合风险管理中的VaR？
VaR是 "风险价值 "的缩写，是许多公司和银行用来确定其公司内部金融风险水平的工具。风险值是为公司的投资而计算的，也可能是为检查银行或公司所管理的投资组合的风险水平。
该计算可以被认为是一种统计方法。它也可以简化为以下语句
风险值是在一定的概率水平（置信区间）下将产生的最小损失或在一定的概率水平下将实现的最大损失。
上图显示了一个公司在α%的置信水平下可能面临的最大损失。在个人层面上，VaR可以帮助你预测或分析你的投资组合可能面临的最大损失。
蒙特卡洛模拟
蒙特卡洛模型是Stanislaw Ulam和John Neumann的心血结晶，他们在第二次世界大战后开发了这个模型。该模型是以摩纳哥的一个赌博城市命名的，这是因为赌博中存在机会和随机性。
蒙特卡洛模拟是一个概率模型，它使用产生的随机变量与经济因素（期望收益率、波动率），来预测结果。该模型经常被用来计算风险和不确定性。
我们现在将使用蒙特卡洛模拟为我们的资产组合生成一组预测收益，这将有助于我们找出我们投资的风险值。
在Python中计算VaR
我们将首先通过导入所需的库和函数
- #导入所有需要的库
- import matplotlib.pyplot as plt
- import numpy as np
- import pandas as pd
为了我们项目的目的，我考虑了过去两年的 股票。
- for i in range(len): web.get_data(tickers[i]
- stocks.tail()
下一步，我们将计算每个资产的组合权重。可以通过实现最大夏普比率来计算资产权重。
- #年化收益率
- historical_return(stocks)
- #投资组合的样本方差
- sample_cov#夏普比率
- EffFro(mu, Sigma, weight_bounds=(0,1)) #负数的权重界限允许做空股票
- max_sharpe() #可以使用增加目标来确保单个股票的最小零权重
最大夏普比率的资产权重
资产权重将被用于计算投资组合的期望收益。
- #VaR计算
- rx2 = []#换为最大夏普比率的资产权重
- list(sharpe.values())
现在，我们将把投资组合的股票价格转换为累计收益，这也可以被视为本项目的持有期收益（HPR）。
tick = (tick +1).cumprod()
- #画出所有股票的累积/HPR的图形
- tick[col].plot()plt
现在，我们将挑选出每个资产的最新HPR，并使用.dot()函数将收益率与计算出的资产权重相乘。
- sigma = pre.std()
- price=price.dot(sh_wt) #计算加权值
在计算了投资组合的期望收益和波动率（期望收益的标准差）后，我们将设置并运行蒙特卡洛模拟。我使用的时间是1440（一天中的分钟数），模拟运行20,000次。时间步长可以根据要求改变。我使用了一个95%的置信区间。
- for j in range(20000): #20000次模拟运行(rtn/Time,sigma/ sqrt(Time),Time)
- plt(np.percentile(daily_returns,5)
1440分钟内一天的收益范围 | 红色 - 最小损失 | 绿色 - 最小收益
将收益率的分布图可视化，我们可以看到以下图表
- plt.hist(returns)
- plt.show()
输出上限和下限的准确值，并假设我们的投资组合价值为1000元，我们将计算出应该保留的资金数额弥补我们的最低损失。
print(percentile( returns,5),percentile( returns,95)) VaR - 在5%的概率下，最小损失为5.7%，同样，在5%的概率下，收益可以高于15% 每天的最低损失是1.29%，概率为5%。
所得金额将标志着每天弥补你的损失所需的金额。这个结果也可以解释为你的投资组合在5%的概率下将面临的最低损失。
总结
上面的方法显示了我们如何计算投资组合的风险价值（VaR）。对于使用现代投资组合理论（MPT）计算一定数量的投资组合，有助于巩固你对投资组合分析和优化的理解。最后，VaR与蒙特卡洛模拟模型配合使用，也可用于通过股价预测损失和收益。这可以通过将产生的每日收益值与各自股票的最终价格相乘来实现。
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