投资组合回报

Python 投资组合分析入门

Charlotte Werger

Data Scientist

什么是投资组合权重？

权重是某资产在投资组合中的占比
所有权重之和必须为 100%
权重与分散化（少量大额投资 vs. 多项小额投资）

加密组合的最优权重

计算投资组合权重

通过"单个证券价值 ÷ 组合总价值"计算
等权组合，或市值加权组合
权重决定投资策略，可用于优化风险与预期回报

投资组合权重计算

投资组合回报

随时间的价值变化
$ Return_t = \frac{V_t - V_{t-1}}{V_{t-1}} $

投资组合与标普500指数回报

投资组合回报

$ Return_t = \frac{V_t - V_{t-1}}{V_{t-1}} $

历史平均回报常用于估计"预期"回报

易混淆：平均回报、累计回报、超额回报、年化回报

用价格数据计算回报

df.head(2)
              AAPL     AMZN      TSLA    
date                    
2018-03-25    13.88    114.74    92.48    
2018-03-26    13.35    109.95    89.79

# Calculate returns over each day
returns = df.pct_change()

returns.head(2)
              AAPL          AMZN        TSLA    
date                
2018-03-25    NaN            NaN        NaN    
2018-03-26    -0.013772    0.030838    0.075705

用价格数据计算回报

weights = np.array([0, 0.50, 0.25])

# Calculate average return for each stock
meanDailyReturns = returns.mean()

# Calculate portfolio return 
portReturn = np.sum(meanDailyReturns*weights)
print (portReturn)

0.05752375881537723

计算累计回报

# Calculate daily portfolio returns
returns['Portfolio']= returns.dot(weights)

# Let's see what it looks like
returns.head(3)

                AAPL        AMZN        TSLA        Portfolio
date                    
2018-03-23    -0.020974    -0.026739    -0.029068   -0.025880
2018-03-26    -0.013772    0.030838     0.075705    0.030902

计算累计回报

# Compound the percentage returns over time 
daily_cum_ret=(1+returns).cumprod()

# Plot your cumulative return 
daily_cum_ret.Portfolio.plot()

累计回报图

投资组合累计回报图

Passons à la pratique !

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