Recapitulare
Introducere în analiza portofoliului în Python
Charlotte Werger
Data Scientist
Capitolul 1: Calculul riscului și randamentului
$ $
- Un portofoliu ca o colecție de ponderi și active
- Diversificarea
- Randamente medii vs. randamente cumulate
- Varianță, deviație standard, corelații și matricea de covarianță
- Calculul varianței portofoliului
Capitolul 2: Aprofundarea măsurilor de risc
$ $
- Anualizarea randamentelor și riscului pentru comparații între perioade
- Rata Sharpe ca măsură a randamentului ajustat la risc
- Asimetrie și curtoză: dincolo de medie și varianță
- Drawdown maxim, riscul de pierdere și rata Sortino
Capitolul 3: Descompunerea performanței
$ $
- Comparare cu benchmark prin ponderi active și randamente active
- Factori de investiții: explicarea randamentelor și surselor de risc
- Modelul Fama-French cu 3 factori pentru descompunerea performanței în factori explicabili și alfa
- Pyfolio ca instrument de analiză a portofoliului
Capitolul 4: Găsirea portofoliului optim
$ $
- Optimizarea portofoliului Markowitz: frontiera eficientă, portofolii cu Sharpe maxim și volatilitate minimă
- Risc și randament ponderate exponențial, semicovarianță
Continuarea învățării
$ $
- Curs DataCamp despre managementul riscului de portofoliu în Python
- Seria de prelegeri Quantopian: https://www.quantopian.com/lectures
- Învățare practică: Pyfolio și PyPortfolioOpt
Sfârșitul cursului
Introducere în analiza portofoliului în Python
