北太天元协方差矩阵一个代码案例

北太天元协方差矩阵通常用于金融领域，特别是在风险管理和投资组合优化中。它反映了资产间收益的相关性，协方差矩阵的对角线元素表示各个资产自身的方差，非对角线元素则表示资产之间的协方差。下面是一个简单的Python代码示例，使用pandas库来创建一个二维数组模拟北太天元协方差矩阵：

import pandas as pd

# 假设我们有5个资产的预期收益率数据
returns = {
    'Asset A': [0.05, 0.04, -0.03, 0.02],
    'Asset B': [0.08, 0.07, 0.06, -0.02],
    'Asset C': [-0.02, 0.01, 0.03, 0.04],
    'Asset D': [0.06, 0.01, -0.01, 0.03],
    'Asset E': [-0.01, 0.02, 0.00, -0.04]
}

# 转换为DataFrame并计算每个月的平均值作为资产的期望回报率
mean_returns = pd.DataFrame(returns).mean().to_numpy()

# 计算每个月收益率的差分，得到每个资产对其他资产的月度回报率数据
returns_diff = returns.values - mean_returns.reshape(-1, 1)

# 使用这些差分数据计算协方差矩阵
cov_matrix = pd.DataFrame(returns_diff).cov()

print("North Atlantic Treasury Correlation Matrix:")
print(cov_matrix)

在这个例子中，`cov_matrix`就是北太天元协方差矩阵，你可以从中分析各资产间的联动关系。