Modern portfolio theory

Python में Portfolio Analysis परिचय

Charlotte Werger

Data Scientist

उत्तम पोर्टफोलियो बनाना

निवेश रणनीति का आइकन

पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन क्या है?

हैरी मार्कोविट्ज़ से मिलें

हैरी मार्कोविट्ज़

ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या: उत्तम वेट्स खोजना

$$ मार्कोविट्ज़ की ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या

सरल शब्दों में:

पोर्टफोलियो वैरिएंस को न्यूनतम करें, शर्तें:
अपेक्षित औसत रिटर्न लक्ष्य रिटर्न से कम न हो
वेट्स का योग 100% हो
कम-से-कम कुछ वेट्स पॉज़िटिव हों

टारगेट रिटर्न बदलने से Efficient Frontier बनती है

इफिशिएंट फ्रंटियर का ग्राफ

पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए PyPortfolioOpt

from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier
from pypfopt import risk_models
from pypfopt import expected_returns

df=pd.read_csv('portfolio.csv')
df.head(2)
                XOM        RRC        BBY         MA        PFE       
date
2010-01-04  54.068794  51.300568  32.524055  22.062426  13.940202 
2010-01-05  54.279907  51.993038  33.349487  21.997149  13.741367

# अपेक्षित वार्षिक रिटर्न और सैंपल कोवैरीअंस निकालें
mu = expected_returns.mean_historical_return(df)
Sigma = risk_models.sample_cov(df)

Efficient Frontier और पोर्टफोलियो वेट्स पाएँ

# अपेक्षित वार्षिक रिटर्न और रिस्क निकालें
mu = expected_returns.mean_historical_return(df)
Sigma = risk_models.sample_cov(df)

# EfficientFrontier प्राप्त करें
ef = EfficientFrontier(mu, Sigma)

# चुना हुआ उत्तम पोर्टफोलियो लें
ef.max_sharpe()

अलग-अलग ऑप्टिमाइज़ेशन

# अधिकतम Sharpe वाला पोर्टफोलियो चुनें
ef.max_sharpe()

# लक्ष्य रिस्क पर उत्तम रिटर्न चुनें 
ef.efficient_risk(2.3)

# लक्ष्य रिटर्न पर न्यूनतम रिस्क चुनें
ef.efficient_return(1.5)

पोर्टफोलियो रिस्क और परफॉर्मेंस निकालें

# परफॉर्मेंस संख्या प्राप्त करें
ef.portfolio_performance(verbose=True, risk_free_rate = 0.01)

अपेक्षित वार्षिक रिटर्न: 21.3%
वार्षिक वोलैटिलिटी: 19.5%
Sharpe Ratio: 0.98

आइए एक पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ करें!

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