Gerenciamento quantitativo de riscos em Python

O gerenciamento de riscos começa com uma compreensão do risco e do retorno. Recapitularemos como o risco e o retorno estão relacionados entre si, identificaremos os fatores de risco e os usaremos para nos familiarizarmos novamente com a Teoria Moderna de Portfólio aplicada à crise financeira global de 2007-2008.

Agora é hora de expandir seu conjunto de ferramentas de otimização de portfólio com medidas de risco, como o valor em risco (VaR) e o valor condicional em risco (CVaR). Para fazer isso, você usará bibliotecas Python especializadas, incluindo pandas, scipy e pypfopt. Você também aprenderá a reduzir a exposição ao risco usando o modelo Black-Scholes para proteger um portfólio de opções.

Neste capítulo, você estimará as medidas de risco usando a estimativa paramétrica e dados históricos do mundo real. Em seguida, você descobrirá como a simulação de Monte Carlo pode ajudá-lo a prever a incerteza. Por fim, você aprenderá como a crise financeira global sinalizou que a própria aleatoriedade estava mudando, compreendendo as quebras estruturais e como identificá-las.

É hora de explorar ferramentas mais gerais de gerenciamento de riscos. Essas técnicas avançadas são essenciais quando se tenta entender eventos extremos, como perdas incorridas durante a crise financeira, e distribuições complicadas de perdas que podem desafiar as técnicas tradicionais de estimativa. Você também descobrirá como as redes neurais podem ser implementadas para aproximar as distribuições de perdas e conduzir a otimização de portfólio em tempo real.