Recapitulação
Introdução à Análise de Portfólios em Python
Charlotte Werger
Data Scientist
Capítulo 1: Calculando risco e retorno
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- Portfólio como conjunto de pesos e ativos
- Diversificação
- Retornos médios vs. retornos acumulados
- Variância, desvio-padrão, correlações e matriz de covariância
- Como calcular a variância do portfólio
Capítulo 2: Aprofundando medidas de risco
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- Anualizar retornos e risco para comparar períodos
- Índice de Sharpe como medida de retorno ajustado ao risco
- Assimetria e curtose: além da média e variância
- Máximo drawdown, risco de queda e índice de Sortino
Capítulo 3: Decompondo o desempenho
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- Comparar ao benchmark com pesos e retornos ativos
- Fatores de investimento: explicam retornos e fontes de risco
- Modelo Fama-French 3 fatores: decompor desempenho em fatores e alfa
- Pyfolio como ferramenta de análise de portfólios
Capítulo 4: Encontrando o portfólio ótimo
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- Otimização de portfólio de Markowitz: fronteira eficiente, máximo Sharpe e mínima volatilidade
- Risco e retorno ponderados exponencialmente, semicovariância
Aprendizado contínuo
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- Curso da DataCamp sobre Gestão de Risco de Portfólio em Python
- Série de aulas da Quantopian: https://www.quantopian.com/lectures
- Aprender fazendo: Pyfolio e PyPortfolioOpt
Fim do curso
Introdução à Análise de Portfólios em Python
