operations_research/OR_HTML_04/programme/Renditen_Vergleich.py

68 lines
2.9 KiB
Python
Raw Normal View History

Version 04 als eigenes Repository Erster Commit des Strangs "Optimierte Entscheidungsfindung mit Python" (Version 04). Die Historie der 71 Commits bis zur Trennung bleibt im uebergeordneten Repository OR_mit_Python liegen, das ab jetzt nur noch Version_03 (eingefroren) verwaltet und Version_04/ ignoriert. Bewusst kein "git subtree split": Der Pfad Version_04/ existiert erst seit der Verzeichnistrennung, ein Split braechte daher nur 7 der 41 einschlaegigen Commits - eine Teilhistorie, die vollstaendig aussieht und es nicht ist. Stand: 5 Teile, 23 Kapitel, 5 Anhaenge, 292 Abschnitte, 703 Querverweise, 325 Indexmarken, 73 Beispielprogramme, 32 SVGs, 4 Plotly-Figuren, 25 Notebooks, PDF mit 715 Seiten. Zusaetzlich in diesem Commit: * pyproject.toml mit Abhaengigkeitsgruppen finance, large-scale, api, figures, dev, empfehlungen. Die abgedruckte requirements.txt bleibt unveraendert daneben bestehen. ortools steht in der Grundausstattung, highspy erst in [large-scale] - so kann der HiGHS-Symbolkonflikt bei der schlanken Installation gar nicht erst auftreten. * Dabei zwei Funde: graphviz wird von erzeuge_architektur_diagramme.py importiert, fehlt aber in requirements.txt (jetzt in [figures]); pymoo steht in requirements.txt, wird aber von keinem Programm importiert, sondern nur im Kapitel Metaheuristiken empfohlen (jetzt in [empfehlungen]). * NEUER_TITEL.md nach Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/ verschoben - es ist die Vorlage des Titelblatts, kein Bestandteil des Werks. Die beiden Fundstellen in PROGRESS.md und erzeuge_titelseite.py nachgezogen. * PROGRESS.md nannte noch den Untertitel der ersten Fassung; auf den tatsaechlichen aus erzeuge_titelseite.py korrigiert. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 01:20:09 +02:00
#!/usr/bin/env python3
# Renditen_Vergleich.py
"""
Kapitel Finanzdaten: Diskrete vs. logarithmische Renditen.
Zeigt an einem simulierten Kursverlauf, welche Eigenschaft wo gilt -
und warum das arithmetische Mittel diskreter Renditen in die Irre fuehrt.
"""
import numpy as np
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
kurse = np.array([100.0, 150.0, 100.0, 120.0, 90.0, 135.0])
tage = [f"t{i}" for i in range(len(kurse))]
diskret = kurse[1:] / kurse[:-1] - 1.0
logarithmisch = np.log(kurse[1:] / kurse[:-1])
print("=" * 74)
print(" DISKRETE UND LOGARITHMISCHE RENDITEN IM VERGLEICH")
print("=" * 74)
tabelle = pd.DataFrame({
"Periode": [f"{tage[i]} -> {tage[i+1]}" for i in range(len(diskret))],
"Kurs von": kurse[:-1],
"Kurs bis": kurse[1:],
"diskret R": [f"{r*100:+7.2f} %" for r in diskret],
"log r": [f"{r:+8.4f}" for r in logarithmisch],
})
print(tabelle.to_string(index=False))
# --- Zeitliche Aggregation ------------------------------------------
gesamt_wahr = kurse[-1] / kurse[0] - 1.0
summe_log = logarithmisch.sum()
aus_log_zurueck = np.exp(summe_log) - 1.0
summe_diskret = diskret.sum()
print("\n--- Aggregation ueber die Zeit ---")
print(f" Tatsaechliche Gesamtrendite: {gesamt_wahr*100:+8.2f} %")
print(f" Summe der Log-Renditen -> exp()-1: {aus_log_zurueck*100:+8.2f} % "
f"{'KORREKT' if abs(aus_log_zurueck - gesamt_wahr) < 1e-9 else 'falsch'}")
print(f" Summe der diskreten Renditen: {summe_diskret*100:+8.2f} % FALSCH")
# --- Mittelwerte ------------------------------------------------------
arithmetisch = diskret.mean()
geometrisch = np.prod(1 + diskret) ** (1 / len(diskret)) - 1
aus_log = np.exp(logarithmisch.mean()) - 1
print("\n--- Welcher Mittelwert ist der richtige? ---")
print(f" Arithmetisches Mittel (diskret): {arithmetisch*100:+8.2f} % "
f"-> ueberschaetzt")
print(f" Geometrisches Mittel: {geometrisch*100:+8.2f} % -> korrekt")
print(f" exp(Mittel der Log-Renditen) - 1: {aus_log*100:+8.2f} % "
f"-> identisch zum geometrischen")
# Probe: Endkapital mit dem jeweiligen Mittelwert hochgerechnet
n = len(diskret)
print(f"\n Probe - Startkapital 100 EUR ueber {n} Perioden:")
print(f" tatsaechlich: {kurse[-1]:8.2f} EUR")
print(f" mit arithm. Mittel hochgerechnet: {100*(1+arithmetisch)**n:8.2f} EUR")
print(f" mit geom. Mittel hochgerechnet: {100*(1+geometrisch)**n:8.2f} EUR")
print("\n--- Annualisierung (252 Handelstage) ---")
print(f" Volatilitaet aus Log-Renditen: "
f"{logarithmisch.std(ddof=1)*np.sqrt(252)*100:.2f} % p.a.")
print(" (Die Wurzel-Zeit-Regel gilt nur bei unabhaengigen Renditen -")
print(" fuer reale Maerkte ist sie eine Naeherung.)")
print("=" * 74)