Composição de portfólio e backtesting

Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Calculando retornos de portfólio

Fórmula do retorno do portfólio:

$$ R_p = R_{a_1} w_{a_1} + R_{a_2} w_{a_2} + ... + R_{a_n} w_{a_1} $$

  • $ R_p$: Retorno do portfólio
  • $ R_{a_n}$: Retorno do ativo n
  • $ w_{a_n}$: Peso do ativo n
Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python

Supondo que StockReturns seja um DataFrame do pandas com retornos de ações, você pode calcular o retorno do portfólio para um conjunto de pesos assim:

import numpy as np
portfolio_weights = np.array([0.25, 0.35, 0.10, 0.20, 0.10])
port_ret = StockReturns.mul(portfolio_weights, axis=1).sum(axis=1)
port_ret

Date
2017-01-03    0.008082
2017-01-04    0.000161
2017-01-05    0.003448
         ...

StockReturns["Portfolio"] = port_ret
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Portfólios equiponderados em Python

Supondo que StockReturns seja um DataFrame do pandas com retornos de ações, você pode calcular o retorno de um portfólio equiponderado assim:

import numpy as np
numstocks = 5
portfolio_weights_ew = np.repeat(1/numstocks, numstocks)
StockReturns.iloc[:,0:numstocks].mul(portfolio_weights_ew, axis=1).sum(axis=1)

Date
2017-01-03    0.008082
2017-01-04    0.000161
2017-01-05    0.003448
         ...
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Plotando retornos de portfólio em Python

Para plotar os retornos diários no Python:

StockPrices["Returns"] = StockPrices["Adj Close"].pct_change()
StockReturns = StockPrices["Returns"]
StockReturns.plot()

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Plotando retornos acumulados do portfólio

Para plotar os retornos acumulados de vários portfólios:

import matplotlib.pyplot as plt
CumulativeReturns = ((1 + StockReturns).cumprod() - 1)
CumulativeReturns[["Portfolio","Portfolio_EW"]].plot()

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Valor de mercado

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Valor de mercado

Valor de mercado (market capitalization): O valor das ações negociadas publicamente de uma empresa.

Também chamado de market cap.

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Portfólios ponderados por valor de mercado

Para calcular o peso por valor de mercado de uma ação n:

$$ w_{mcap_n} = \frac{mcap_n}{ \sum_{i=1}^n mcap_i } $$

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Pesos por valor de mercado em Python

Para calcular pesos por valor de mercado no Python, supondo que você tenha os valores de mercado de cada empresa:

import numpy as np
market_capitalizations = np.array([100, 200, 100, 100])
mcap_weights = market_capitalizations/sum(market_capitalizations)
mcap_weights

array([0.2, 0.4, 0.2, 0.2])
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Vamos praticar!

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