ベンチマークとの比較

Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門

Charlotte Werger

Data Scientist

ベンチマークに対するアクティブ運用

ポートフォリオの累積リターンとベンチマークの累積リターン

Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門

アクティブ運用のアクティブリターン

$$

  • アクティブリターンは、投資のベンチマークに対する相対的なパフォーマンスです。
  • ベンチマークと実績リターンの差で計算します。
  • ベンチマークからのオーバー／アンダーウェイトで達成します。
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インデックストラッカーのトラッキングエラー

$$

  • パッシブファンド（インデックストラッカー）は、指標としてアクティブリターンを使いません。
  • パッシブファンドでは、ポートフォリオとベンチマークの差をトラッキングエラーと呼びます。
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アクティブウェイト

業種別のアクティブウェイトの棒グラフ

1 出典：Schwab Center for Financial Research.
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Pythonでのアクティブリターン

# 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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Pythonでのアクティブリターン

# 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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Pythonでのアクティブウェイト

# 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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Vamos praticar!

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