まとめ

Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門

Charlotte Werger

Data Scientist

第1章：リスクとリターンの計算

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  • ポートフォリオ＝資産とその比率の集合
  • 分散投資
  • 平均リターンと累積リターン
  • 分散・標準偏差・相関・共分散行列
  • ポートフォリオ分散の計算
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第2章：リスク指標を深掘り

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  • 期間比較のための年率換算（リターン・リスク）
  • リスク調整後リターン指標としてのシャープ比
  • 歪度・尖度：平均と分散の先を見る
  • 最大ドローダウン、ダウンサイドリスク、ソルティノ比
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第3章：パフォーマンスの分解

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  • アクティブウエイトとアクティブリターンでベンチマーク比較
  • 投資ファクター：リターンとリスク要因の説明
  • Fama-French 3因子モデル：要因とアルファに分解
  • Pyfolioによるポートフォリオ分析
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第4章：最適ポートフォリオの探索

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  • マーコウィッツ最適化：効率的フロンティア、最大シャープ、最小ボラティリティ
  • 指数加重リスク・リターン、セミ共分散
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学習を続ける

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  • DataCamp: Pythonで学ぶポートフォリオのリスク管理
  • Quantopian講義シリーズ: https://www.quantopian.com/lectures
  • 実践で学ぶ：Pyfolio と PyPortfolioOpt
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コースの終了

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