Skład portfela i backtesting

Wprowadzenie do zarządzania ryzykiem portfela w Pythonie

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Obliczanie zwrotu z portfela

Wzór na zwrot z portfela:

$$ R_p = R_{a_1} w_{a_1} + R_{a_2} w_{a_2} + ... + R_{a_n} w_{a_1} $$

$ R_p$: Zwrot z portfela
$ R_{a_n}$: Zwrot aktywa n
$ w_{a_n}$: Waga aktywa n

Zakładając, że StockReturns to pandas DataFrame ze stopami zwrotu, zwrot z portfela oblicza się następująco:

import numpy as np
portfolio_weights = np.array([0.25, 0.35, 0.10, 0.20, 0.10])
port_ret = StockReturns.mul(portfolio_weights, axis=1).sum(axis=1)
port_ret

Date
2017-01-03    0.008082
2017-01-04    0.000161
2017-01-05    0.003448
         ...

StockReturns["Portfolio"] = port_ret

Portfele równoważone w Pythonie

Zakładając, że StockReturns to pandas DataFrame ze stopami zwrotu, zwrot z portfela równoważonego oblicza się następująco:

import numpy as np
numstocks = 5
portfolio_weights_ew = np.repeat(1/numstocks, numstocks)
StockReturns.iloc[:,0:numstocks].mul(portfolio_weights_ew, axis=1).sum(axis=1)

Date
2017-01-03    0.008082
2017-01-04    0.000161
2017-01-05    0.003448
         ...

Wykres zwrotów z portfela w Pythonie

Wykreślanie dziennych stóp zwrotu w Pythonie:

StockPrices["Returns"] = StockPrices["Adj Close"].pct_change()
StockReturns = StockPrices["Returns"]
StockReturns.plot()

Wykres skumulowanych zwrotów z portfela

Wykreślanie skumulowanych zwrotów wielu portfeli:

import matplotlib.pyplot as plt
CumulativeReturns = ((1 + StockReturns).cumprod() - 1)
CumulativeReturns[["Portfolio","Portfolio_EW"]].plot()

Kapitalizacja rynkowa

Kapitalizacja rynkowa: Wartość publicznie notowanych akcji spółki.

Zwana też cap rynkowym.

Portfele ważone kapitalizacją

Aby obliczyć wagę kapitalizacyjną akcji n:

$$ w_{mcap_n} = \frac{mcap_n}{ \sum_{i=1}^n mcap_i } $$

Wagi kapitalizacyjne w Pythonie

Obliczanie wag kapitalizacyjnych w Pythonie, przy założeniu dostępności danych o kapitalizacji:

import numpy as np
market_capitalizations = np.array([100, 200, 100, 100])
mcap_weights = market_capitalizations/sum(market_capitalizations)
mcap_weights

array([0.2, 0.4, 0.2, 0.2])

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do zarządzania ryzykiem portfela w Pythonie