ポートフォリオ分析ツール

Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門

Charlotte Werger

Data Scientist

プロ向けポートフォリオ分析ツール

プロ向けポートフォリオ管理ツールのスクリーンショット

戦略のバックテスト

バックテスト: 戦略を過去データで実行し、想定成績を確認
過去で有効でも将来は保証なし: 市場の変化で性能が変動

インデックスと比較したポートフォリオのバックテスト結果

Quantopian の pyfolio ツール

$ $

Quantopian ロゴ

$ $ Pyfolio ロゴ

¹ Github: https://github.com/quantopian/pyfolio

Pyfolio でのパフォーマンスとリスク分析

# Install the package
!pip install pyfolio
# Import the package
import pyfolio as pf

# Read the data as a pandas series
returns=pd.Series(pd.read_csv('pf_returns.csv')
returns.index=pd.to_datetime(returns.index)

# Create a tear sheet on returns
pf.create_returns_tear_sheet(returns)

# If you have backtest and live data 
pf.create_returns_tear_sheet(returns, live_start_date='2018-03-01')

Pyfolio のティアシート

Pyfolio のティアシート出力のリターン表

Pyfolio のティアシート出力のローリング・シャープレシオ

Pyfolio のティアシート出力のドローダウンチャート

Pyfolio の保有銘柄とエクスポージャー

# define our sector mappings
sect_map = {'COST': 'Consumer Goods',
            'INTC': 'Technology', 
            'CERN': 'Healthcare', 
            'GPS': 'Technology',
            'MMM': 'Construction', 
            'DELL': 'Technology', 
            'AMD': 'Technology'}

pf.create_position_tear_sheet(returns, positions, 
                             sector_mappings=sect_map)

エクスポージャー・ティアシートの結果

Pyfolio のティアシート出力の上位10位のポジション

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Pyfolio のティアシート出力のセクター配分

練習しましょう！

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