VaR调整权重python

VaR（Value at Risk）是一种衡量金融风险的方法，可以用来估计在一定置信水平下的最大可能损失。VaR调整权重是指根据VaR值来调整投资组合中各项资产的权重，以达到风险控制的目的。下面是一个简单的VaR调整权重的Python实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data_apl = pd.read_csv('AAPL.csv', header=0, index_col=0, engine='python')
data_fb = pd.read_csv('FB.csv', header=0, index_col=0, engine='python')

# 计算每日收益率
returns_apl = data_apl['Adj Close'].pct_change()
returns_fb = data_fb['Adj Close'].pct_change()

# 计算每日收益率的协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(returns_apl, returns_fb)

# 计算投资组合的VaR
portfolio_var = np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights))
portfolio_volatility = np.sqrt(portfolio_var)
confidence_level = 0.95
portfolio_VaR = portfolio_volatility * np.percentile(returns, 100 * (1 - confidence_level))

# 根据VaR值调整权重
if portfolio_VaR > max_VaR:
    weights = weights * (1 - (portfolio_VaR - max_VaR) / portfolio_VaR)

其中，weights是一个数组，表示投资组合中各项资产的权重；max_VaR是一个预设的最大VaR值。这段代码首先读取了两个股票的收盘价数据，然后计算了每日收益率和协方差矩阵。接着，根据投资组合的权重和协方差矩阵计算了投资组合的VaR值。最后，如果投资组合的VaR值超过了预设的最大VaR值，就根据VaR值调整各项资产的权重。