Rekapitulace
Introduction to Portfolio Analysis in Python
Charlotte Werger
Data Scientist
Kapitola 1: Výpočet rizika a výnosu
$ $
- Portfolio jako soubor vah a aktiv
- Diverzifikace
- Průměrné vs. kumulativní výnosy
- Rozptyl, směrodatná odchylka, korelace a kovarianční matice
- Výpočet rozptylu portfolia
Kapitola 2: Podrobný pohled na míry rizika
$ $
- Anualizace výnosů a rizika pro srovnání různých období
- Sharpeho poměr jako míra výnosu očištěného o riziko
- Šikmost a špičatost: pohled za střední hodnotu a rozptyl rozdělení
- Maximální pokles, riziko ztráty a Sortinův poměr
Kapitola 3: Rozklad výkonnosti
$ $
- Srovnání s benchmarkem pomocí aktivních vah a aktivních výnosů
- Investiční faktory: vysvětlení výnosů a zdrojů rizika
- Třífaktorový model Fama-French pro rozklad výkonnosti na faktory a alfu
- Pyfolio jako nástroj pro analýzu portfolia
Kapitola 4: Hledání optimálního portfolia
$ $
- Markowitzova optimalizace portfolia: eficientní hranice, portfolio s maximálním Sharpeho poměrem a minimální volatilitou
- Exponenciálně vážené riziko a výnos, semikovaliance
Další vzdělávání
$ $
- Kurz DataCamp: Řízení rizika portfolia v Pythonu
- Série přednášek Quantopian: https://www.quantopian.com/lectures
- Učení praxí: Pyfolio a PyPortfolioOpt
Konec kurzu
Introduction to Portfolio Analysis in Python
