Сравнение с эталонным портфелем

Введение в анализ портфеля на Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Активное инвестирование относительно эталона

Накопленная доходность портфеля в сравнении с эталонной накопленной доходностью

Введение в анализ портфеля на Python

Активная доходность активно управляемого портфеля

$$

  • Активная доходность — результат (активных) инвестиций относительно эталонного портфеля.
  • Рассчитывается как разность между эталонной и фактической доходностью.
  • Достигается за счёт «активного» инвестирования, то есть формирования избыточных и недостаточных позиций относительно эталона.
Введение в анализ портфеля на Python

Ошибка слежения для индексного фонда

$$

  • Пассивные инвестиционные фонды, или индексные фонды, не используют активную доходность как меру эффективности.
  • Ошибка слежения — термин, обозначающий разницу между доходностью портфеля и эталона для пассивных инвестиционных фондов.
Введение в анализ портфеля на Python

Активные веса

Столбчатая диаграмма активных весов по отраслям

1 Источник: Schwab Center for Financial Research.
Введение в анализ портфеля на Python

Активная доходность в Python

# Inspect the data 
portfolio_data.head()

      mean_ret    var     pf_w     bm_w     GICS Sector    
Ticker                            
A       0.146    0.035    0.002    0.005    Health Care    
AAL     0.444    0.094    0.214    0.189    Industrials    
AAP     0.242    0.029    0.000    0.000    Consumer Discretionary    
AAPL    0.225    0.027    0.324    0.459    Information Technology        
ABBV    0.182    0.029    0.026    0.010    Health Care
1 Global Industry Classification System (GICS)
Введение в анализ портфеля на Python

Активная доходность в Python

# Calculate mean portfolio return
total_return_pf = (pf_w*mean_ret).sum()

# Calculate mean benchmark return
total_return_bm = (bm_w*mean_ret).sum()

# Calculate active return
active_return = total_return_pf - total_return_bm 
print ("Simple active return: ", active_return)

Simple active return: 6.5764
Введение в анализ портфеля на Python

Активные веса в Python

# Group dataframe by GICS sectors 
grouped_df=portfolio_data.groupby('GICS Sector').sum()

# Calculate active weights of portfolio
grouped_df['active_weight']=grouped_df['pf_weights']-
                            grouped_df['bm_weights']


print (grouped_df['active_weight'])

GICS Sector
Consumer Discretionary         20.257
Financials                     -2.116
...etc
Введение в анализ портфеля на Python

Давайте потренируемся!

Введение в анализ портфеля на Python

Preparing Video For Download...