पोर्टफोलियो रिटर्न

Python में Portfolio Analysis परिचय

Charlotte Werger

Data Scientist

पोर्टफोलियो वेट्स क्या हैं?

Weight किसी पोर्टफोलियो में किसी खास एसेट का प्रतिशत हिस्सा है
सभी weights का योग 100% होना चाहिए
Weights और diversification (कुछ बड़े निवेश बनाम कई छोटे निवेश)

क्रिप्टो पोर्टफोलियो के लिए आदर्श पोर्टफोलियो वेट्स

पोर्टफोलियो वेट्स की गणना

किसी सिक्योरिटी के मूल्य को कुल पोर्टफोलियो मूल्य से विभाजित करके निकालें
Equal weighted या market cap weighted पोर्टफोलियो
Weights आपकी निवेश रणनीति तय करते हैं, और risk व expected return को optimize करने के लिए सेट किए जा सकते हैं

पोर्टफोलियो वेट्स की गणना

पोर्टफोलियो रिटर्न

समय के साथ मूल्य में बदलाव
$ Return_t = \frac{V_t - V_{t-1}}{V_{t-1}} $

पोर्टफोलियो और S&P500 इंडेक्स के रिटर्न

पोर्टफोलियो रिटर्न

$ Return_t = \frac{V_t - V_{t-1}}{V_{t-1}} $

अपेक्षित रिटर्न निकालने के लिए अक्सर ऐतिहासिक औसत रिटर्न लिया जाता है

सावधानी: average return, cumulative return, active return, और annualized return में भ्रम हो सकता है

प्राइसिंग डेटा से रिटर्न निकालना

df.head(2)
              AAPL     AMZN      TSLA    
date                    
2018-03-25    13.88    114.74    92.48    
2018-03-26    13.35    109.95    89.79

# Calculate returns over each day
returns = df.pct_change()

returns.head(2)
              AAPL          AMZN        TSLA    
date                
2018-03-25    NaN            NaN        NaN    
2018-03-26    -0.013772    0.030838    0.075705

प्राइसिंग डेटा से रिटर्न निकालना

weights = np.array([0, 0.50, 0.25])

# Calculate average return for each stock
meanDailyReturns = returns.mean()

# Calculate portfolio return 
portReturn = np.sum(meanDailyReturns*weights)
print (portReturn)

0.05752375881537723

क्यूम्युलेटिव रिटर्न की गणना

# Calculate daily portfolio returns
returns['Portfolio']= returns.dot(weights)

# Let's see what it looks like
returns.head(3)

                AAPL        AMZN        TSLA        Portfolio
date                    
2018-03-23    -0.020974    -0.026739    -0.029068   -0.025880
2018-03-26    -0.013772    0.030838     0.075705    0.030902

क्यूम्युलेटिव रिटर्न की गणना

# Compound the percentage returns over time 
daily_cum_ret=(1+returns).cumprod()

# Plot your cumulative return 
daily_cum_ret.Portfolio.plot()

क्यूम्युलेटिव रिटर्न प्लॉट

पोर्टफोलियो क्यूम्युलेटिव रिटर्न का ग्राफ

अभ्यास करते हैं!

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