Quản trị Rủi ro Định lượng với Python

Giờ là lúc mở rộng bộ công cụ tối ưu hóa danh mục của bạn với các thước đo rủi ro như Value at Risk (VaR) và Conditional Value at Risk (CVaR). Để làm điều này, bạn sẽ dùng các thư viện Python chuyên dụng như pandas, scipy và pypfopt. Bạn cũng sẽ học cách giảm thiểu phơi nhiễm rủi ro bằng mô hình Black–Scholes để phòng hộ một danh mục quyền chọn.

Trong chương này, bạn sẽ ước lượng các thước đo rủi ro bằng ước lượng tham số và dữ liệu lịch sử thực tế. Tiếp theo, bạn sẽ khám phá cách mô phỏng Monte Carlo giúp dự đoán bất định. Cuối cùng, bạn sẽ hiểu vì sao khủng hoảng tài chính toàn cầu cho thấy ngay cả tính ngẫu nhiên cũng đang thay đổi, thông qua khái niệm đứt gãy cấu trúc và cách nhận diện chúng.

Đến lúc khám phá các công cụ quản trị rủi ro tổng quát hơn. Những kỹ thuật nâng cao này rất quan trọng khi cố gắng hiểu các sự kiện cực đoan, như những khoản lỗ trong khủng hoảng tài chính, và các phân phối tổn thất phức tạp có thể thách thức các phương pháp ước lượng truyền thống. Bạn cũng sẽ khám phá cách triển khai mạng nơ-ron để xấp xỉ phân phối tổn thất và thực hiện tối ưu hóa danh mục theo thời gian thực.