risk-metrics-calculation

Calculate portfolio risk metrics including VaR, CVaR, Sharpe, Sortino, and drawdown analysis. Use when measuring portfolio risk, implementing risk limits, or building risk monitoring systems.

1. Przygotuj dane wejściowe — serię zwrotów portfela w formacie pandas.Series oraz roczną stopę wolną od ryzyka (domyślnie 2%). Zwroty powinny być okresowe (dzienne, godzinowe lub minutowe w zależności od horyzontu analizy).

2. Zainicjuj klasę RiskMetrics, przekazując serię zwrotów i stopę wolną od ryzyka. Klasa automatycznie ustawia współczynnik annualizacji na 252 dni handlowe rocznie.

3. Oblicz metryki zmienności — użyj metody volatility() do standardowego odchylenia zwrotów (annualizowanego domyślnie) oraz downside_deviation() do odchylenia poniżej wybranego progu, przydatnego do obliczania współczynnika Sortino'a.

4. Oblicz metryki ryzyka ogonowego — Value at Risk (VaR) określa maksymalną stratę na danym poziomie ufności, a Conditional Value at Risk (CVaR, zwane też Expected Shortfall) pokazuje średnią stratę w scenariuszach gorszych niż VaR.

5. Analizuj spadki kapitału — maksymalny spadek (Max Drawdown) mierzy największy spadek od szczytu do dołka, a wskaźnik Calmara łączy zwrot z odporności na spadki, pomagając w ocenie zachowania kapitału.

6. Oblicz zwroty skorygowane o ryzyko — współczynnik Sharpe'a porównuje nadwyżkowy zwrot do całkowitej zmienności, a Sortino'a skupia się na zmienności poniżej progu, lepiej odzwierciedlając preferencje inwestorów wobec ryzyka spadkowego.