Comparando com um benchmark

Introdução à Análise de Portfólios em Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Investimento ativo vs. benchmark

Retornos acumulados de um portfólio versus benchmark

Retorno ativo em um portfólio ativo

Retorno ativo é o desempenho do investimento (ativo) em relação ao benchmark.
É a diferença entre o retorno do portfólio e o do benchmark.
Surge ao investir de forma “ativa”, assumindo posições acima e abaixo do índice.

Tracking error para um index tracker

Fundos passivos, ou index trackers, não usam retorno ativo para medir desempenho.
Tracking error é o termo para a diferença entre portfólio e benchmark em um fundo passivo.

Pesos ativos

Gráfico de barras de pesos ativos por setor

¹ Fonte: Schwab Center for Financial Research.

Retorno ativo em Python

# Inspect the data 
portfolio_data.head()

      mean_ret    var     pf_w     bm_w     GICS Sector    
Ticker                            
A       0.146    0.035    0.002    0.005    Health Care    
AAL     0.444    0.094    0.214    0.189    Industrials    
AAP     0.242    0.029    0.000    0.000    Consumer Discretionary    
AAPL    0.225    0.027    0.324    0.459    Information Technology        
ABBV    0.182    0.029    0.026    0.010    Health Care

¹ Global Industry Classification System (GICS)

Retorno ativo em Python

# Calculate mean portfolio return
total_return_pf = (pf_w*mean_ret).sum()

# Calculate mean benchmark return
total_return_bm = (bm_w*mean_ret).sum()

# Calculate active return
active_return = total_return_pf - total_return_bm 
print ("Simple active return: ", active_return)

Simple active return: 6.5764

Pesos ativos em Python

# Group dataframe by GICS sectors 
grouped_df=portfolio_data.groupby('GICS Sector').sum()

# Calculate active weights of portfolio
grouped_df['active_weight']=grouped_df['pf_weights']-
                            grouped_df['bm_weights']

print (grouped_df['active_weight'])

GICS Sector
Consumer Discretionary         20.257
Financials                     -2.116
...etc

Vamos praticar!

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