Compoziția portofoliului și backtesting

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Calculul randamentului portofoliului

Formula randamentului portofoliului:

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

$ R_p$: Randamentul portofoliului
$ R_{a_n}$: Randamentul activului n
$ w_{a_n}$: Ponderea activului n

Presupunând că StockReturns este un DataFrame pandas cu randamentele acțiunilor, puteți calcula randamentul portofoliului pentru un set de ponderi astfel:

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

Portofolii egal ponderate în Python

Presupunând că StockReturns este un DataFrame pandas cu randamentele acțiunilor, puteți calcula randamentul unui portofoliu egal ponderat astfel:

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
         ...

Reprezentarea grafică a randamentelor în Python

Pentru a reprezenta grafic randamentele zilnice în Python:

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

Reprezentarea grafică a randamentelor cumulate

Pentru a reprezenta grafic randamentele cumulate ale mai multor portofolii:

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

Capitalizarea bursieră

Capitalizarea bursieră: Valoarea acțiunilor listate ale unei companii.

Denumită și capitalizare de piață.

Portofolii ponderate după capitalizare

Pentru a calcula ponderea după capitalizare a unui titlu n:

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

Ponderi după capitalizare în Python

Pentru a calcula ponderile după capitalizare în Python, presupunând că dețineți datele privind capitalizarea fiecărei companii:

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])

Să exersăm!

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python