बेंचमार्क से तुलना

Python में Portfolio Analysis परिचय

Charlotte Werger

Data Scientist

बेंचमार्क के खिलाफ एक्टिव इन्वेस्टिंग

पोर्टफोलियो के संचयी रिटर्न बनाम बेंचमार्क के संचयी रिटर्न

एक्टिवली मैनेज्ड पोर्टफोलियो का Active return

Active return किसी (एक्टिव) निवेश का प्रदर्शन है, निवेश के बेंचमार्क के सापेक्ष.
इसे बेंचमार्क और वास्तविक रिटर्न के अंतर के रूप में निकाला जाता है.
Active return "एक्टिव" इन्वेस्टिंग से आता है, यानी बेंचमार्क से overweight और underweight पोजिशन लेना.

इंडेक्स ट्रैकर के लिए Tracking error

Passive इन्वेस्टमेंट फंड, या index trackers, परफॉर्मेंस मापने के लिए active return नहीं अपनाते.
Passive फंड में पोर्टफोलियो और बेंचमार्क के अंतर को tracking error कहा जाता है.

Active weights

प्रत्येक इंडस्ट्री के एक्टिव वेट्स का बार चार्ट

¹ स्रोत: Schwab Center for Financial Research.

Python में Active return

# 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)

Python में Active return

# 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

Python में Active weights

# 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

अभ्यास करते हैं!

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