Gerenciamento Quantitativo de Risco em Python

Agora é hora de ampliar seu conjunto de ferramentas de otimização de portfólios com medidas de risco como Value at Risk (VaR) e Conditional Value at Risk (CVaR). Para isso, você vai usar bibliotecas Python especializadas, incluindo pandas, scipy e pypfopt. Você também vai aprender a mitigar a exposição ao risco usando o modelo de Black–Scholes para fazer hedge de um portfólio de opções.

Neste capítulo, você vai estimar medidas de risco usando estimação paramétrica e dados históricos do mundo real. Em seguida, vai descobrir como a simulação de Monte Carlo pode ajudar você a prever incertezas. Por fim, você vai entender como a crise financeira global sinalizou que a própria aleatoriedade estava mudando, ao compreender quebras estruturais e como identificá-las.

É hora de explorar ferramentas mais gerais de gerenciamento de risco. Essas técnicas avançadas são fundamentais ao tentar entender eventos extremos, como as perdas ocorridas durante a crise financeira, e distribuições de perdas complexas que podem desafiar técnicas tradicionais de estimação. Você também vai descobrir como redes neurais podem ser implementadas para aproximar distribuições de perdas e realizar otimização de portfólio em tempo real.