Lợi nhuận tài chính

Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Tổng quan khóa học

Tìm hiểu cách phân tích phân phối lợi nhuận đầu tư, xây dựng danh mục để giảm rủi ro và xác định các yếu tố chính chi phối lợi nhuận danh mục.

Rủi ro đầu tư đơn biến
Đầu tư theo danh mục
Đầu tư theo yếu tố
Dự báo và giảm rủi ro

Rủi ro đầu tư

Rủi ro là gì?

Trong thị trường tài chính, rủi ro đo mức độ không chắc chắn
Độ phân tán hoặc phương sai của lợi nhuận tài chính

Bạn thường đo rủi ro thế nào?

Độ lệch chuẩn hoặc phương sai của lợi nhuận hằng ngày
Độ nhọn (kurtosis) của phân phối lợi nhuận hằng ngày
Độ lệch (skewness) của phân phối lợi nhuận hằng ngày
Mức sụt giảm lịch sử (drawdown)

Rủi ro tài chính

Lợi nhuận

Xác suất

Hai cách tính lợi nhuận

Lợi nhuận được suy ra từ giá cổ phiếu
Discrete returns (lợi nhuận đơn giản) được dùng phổ biến nhất, biểu thị biến động giá theo kỳ (ví dụ: ngày, tuần, tháng, ...)
Log returns thường dùng trong nghiên cứu học thuật và mô hình tài chính. Giả định lãi kép liên tục.

Tính lợi nhuận cổ phiếu

Lợi nhuận đơn giản được tính là mức thay đổi giá tính theo phần trăm so với giá kỳ trước

Tính log returns

Log returns được tính là hiệu giữa log của hai mức giá
Log returns cộng dồn theo thời gian, còn lợi nhuận đơn giản cộng dồn theo tài sản

$$ Rl = \ln(\frac{P_{t_2}}{P_{t_1}}) $$

hoặc tương đương

$$ Rl = \ln(P_{t_2}) - \ln(P_{t_1}) $$

Tính lợi nhuận cổ phiếu bằng Python

Bước 1:

Nạp dữ liệu giá cổ phiếu và lưu thành DataFrame của pandas theo ngày:

import pandas as pd 
StockPrices = pd.read_csv('StockData.csv', parse_dates=['Date'])
StockPrices = StockPrices.sort_values(by='Date')
StockPrices.set_index('Date', inplace=True)

Tính lợi nhuận cổ phiếu bằng Python

Bước 2:

Tính lợi nhuận ngày từ giá điều chỉnh khi đóng cửa và thêm cột mới vào DataFrame.

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

Trực quan hóa phân phối lợi nhuận

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(StockPrices["Returns"].dropna(), bins=75, density=False)
plt.show()

Cùng luyện tập nào!

Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python