요약
Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문
Charlotte Werger
Data Scientist
1장: 위험과 수익 계산
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- 포트폴리오: 자산과 가중치의 집합
- 분산투자
- 평균 수익률 vs. 누적 수익률
- 분산, 표준편차, 상관계수, 공분산 행렬
- 포트폴리오 분산 계산
2장: 심화 위험 지표
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- 기간 비교를 위한 수익률·위험 연환산
- 샤프 지수: 위험조정 수익 측정
- 왜도·첨도: 평균·분산 너머의 분포 특성
- 최대 낙폭, 하방위험, 소르티노 지수
3장: 성과 분해
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- 벤치마크 대비: 액티브 가중치·액티브 수익률
- 투자 팩터: 수익과 위험의 원천 설명
- 파마-프렌치 3요인: 성과를 요인과 알파로 분해
- Pyfolio: 포트폴리오 분석 도구
4장: 최적 포트폴리오 찾기
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- 마코위츠 최적화: 효율적 경계, 최대 샤프, 최소 변동성 포트폴리오
- 지수 가중 위험·수익, 반공분산
과정 마무리
Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문
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