벤치마크 대비 비교

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

Charlotte Werger

Data Scientist

벤치마크 대비 능동 운용

포트폴리오 누적 수익과 벤치마크 누적 수익 비교

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

능동 운용 포트폴리오의 능동 수익

$$

  • 능동 수익은 투자 성과를 벤치마크와의 상대값으로 본 것입니다.
  • 벤치마크 수익과 실제 수익의 차이로 계산합니다.
  • 벤치마크 대비 비중을 초과/미달로 조정하는 능동 운용으로 달성합니다.
Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

인덱스 트래커의 추적 오차

$$

  • 패시브 펀드(지수 추종)는 성과 지표로 능동 수익을 쓰지 않습니다.
  • 패시브 펀드의 포트폴리오와 벤치마크 차이는 추적 오차(tracking error)라 합니다.
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능동 가중치

산업별 능동 가중치 막대 차트

1 출처: Schwab Center for Financial Research.
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파이썬으로 능동 수익 계산

# 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)
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파이썬으로 능동 수익 계산

# 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
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파이썬으로 능동 가중치 계산

# 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
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Laten we oefenen!

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

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