风险预算模型pyhon代码

风险预算是风险管理的一部分，通常用于量化金融投资组合中的风险承受能力。在Python中，我们可以使用一些库如`pandas`、`numpy`以及专门的金融分析库如`pyfolio`来构建风险预算模型。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd
import numpy as np
from pyfolio import risk

# 假设我们有如下投资组合数据（市值、回报率）
portfolio_values = pd.DataFrame({
    'Asset A': [100000, 110000, 115000],
    'Asset B': [50000, 60000, 58000],
    'Asset C': [75000, 78000, 82000]
}, index=['Initial', 'Month1', 'Month2'])

# 计算每个月的投资回报率
returns = portfolio_values.pct_change()

# 定义风险预算百分比（例如，总资金的10%）
risk_budget_percentage = 0.1

# 使用Pyfolio计算VaR（Value at Risk）
var = risk.var_rolling(returns, lookback=2)  # 通常选择过去几个月的数据来估计

# 确定每月可以分配的最大风险金额
max_risk_per_month = var * risk_budget_percentage

print("每月最大风险承受额：", max_risk_per_month)

这个例子中，我们首先计算了每个资产的月度回报率，然后利用`pyfolio`计算VaR（价值变动率），这代表了在一定置信水平下（比如95%），未来一天预期的最大损失。风险预算就是根据VaR来确定的。