给定历史每日回报,我如何计算单个股票头寸的投资组合分配,基于在 21 天内损失不超过初始投资组合价值的 10%?(有 95% 的置信度。)
基于例如的一些起始代码
import numpy as np
from scipy.stats import norm
returns = [-0.01, -0.02, -0.01, 0.04, 0.02, 0.01, -0.03]
mu = np.mean(returns)
std = np.std(returns)
valueAtRisk = norm.ppf(0.05, mu, sigma)
但是,以上仅告诉我我 1 天的风险。我的问题是另一个方向;假设我不想在 21 天内损失超过 10%,那么在给定回报分布的情况下,我可以分配什么。
我更喜欢可以直接计算的答案,但蒙特卡洛的答案是可以接受的。
感谢您的帮助。