Portfolio composition and backtesting

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

पोर्टफोलियो रिटर्न की गणना

पोर्टफोलियो रिटर्न सूत्र:

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

$ R_p$: पोर्टफोलियो रिटर्न
$ R_{a_n}$: एसेट n का रिटर्न
$ w_{a_n}$: एसेट n का वेट

StockReturns अगर स्टॉक रिटर्न्स का pandas DataFrame है, तो आप दिए गए पोर्टफोलियो वेट्स के लिए पोर्टफोलियो रिटर्न इस तरह निकाल सकते हैं:

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

Python में equally weighted पोर्टफोलियो

StockReturns अगर स्टॉक रिटर्न्स का pandas DataFrame है, तो equally weighted पोर्टफोलियो का रिटर्न इस तरह निकालें:

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
         ...

Python में पोर्टफोलियो रिटर्न्स प्लॉट करना

Python में daily returns प्लॉट करने के लिए:

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

पोर्टफोलियो cumulative returns प्लॉट करना

कई पोर्टफोलियो के cumulative returns प्लॉट करने के लिए:

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

मार्केट कैपिटलाइजेशन

Market capitalization: किसी कंपनी के सार्वजनिक रूप से ट्रेड होने वाले शेयरों का कुल मूल्य.

इसे Market cap भी कहते हैं.

मार्केट-कैप वेटेड पोर्टफोलियो

किसी स्टॉक n का मार्केट कैप वेट निकालने के लिए:

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

Python में मार्केट-कैप वेट्स

Python में मार्केट कैप वेट्स निकालने के लिए, मान लें कि आपके पास हर कंपनी के मार्केट कैप का डेटा है:

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])

अभ्यास करते हैं!

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