Итоги
Введение в анализ портфеля на Python
Charlotte Werger
Data Scientist
Глава 1: Расчёт риска и доходности
$ $
- Портфель как совокупность весов и активов
- Диверсификация
- Средняя и накопленная доходность
- Дисперсия, стандартное отклонение, корреляции и ковариационная матрица
- Вычисление дисперсии портфеля
Глава 2: Углублённый анализ мер риска
$ $
- Аннуализация доходности и риска для сравнения по периодам
- Коэффициент Шарпа как мера доходности с поправкой на риск
- Асимметрия и эксцесс: взгляд за рамки среднего и дисперсии распределения
- Максимальная просадка, риск убытков и коэффициент Сортино
Глава 3: Декомпозиция результатов
$ $
- Сравнение с эталоном: активные веса и активная доходность
- Инвестиционные факторы: объяснение доходности и источников риска
- Трёхфакторная модель Фамы – Френча для декомпозиции результатов на объяснимые факторы и альфу
- Pyfolio как инструмент анализа портфеля
Глава 4: Поиск оптимального портфеля
$ $
- Оптимизация портфеля по Марковицу: эффективная граница, максимальный коэффициент Шарпа и портфель минимальной волатильности
- Экспоненциально взвешенные риск и доходность, полуковариация
Продолжение обучения
$ $
- Курс DataCamp «Управление риском портфеля на Python»
- Серия лекций Quantopian: https://www.quantopian.com/lectures
- Обучение на практике: Pyfolio и PyPortfolioOpt
Конец курса
Введение в анализ портфеля на Python
