Annualiserad avkastning

Introduktion till portföljanalys i Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Jämföra avkastning

  1. Årsavkastning: Total avkastning under ett kalenderår

  2. Annualiserad avkastning: Årlig avkastningsgrad beräknad utifrån valfri tidsperiod

  3. Genomsnittlig avkastning: Total avkastning över en längre period, jämnt fördelad på kortare delperioder.

  4. Kumulativ (ränta-på-ränta) avkastning: Avkastning som inkluderar effekten av återinvesterade räntor, utdelningar och kapitalvinster.

Introduktion till portföljanalys i Python

Varför annualisera avkastning?

$$ Tabell över portföljavkastning

$$

  • Genomsnittlig avkastning = (100 - 50) / 2 = 25%
  • Faktisk avkastning = 0%, så genomsnittet är inget bra prestationsmått!
  • Hur jämför man portföljer med olika tidslängder?
  • Hur tar man hänsyn till ränta-på-ränta-effekter över tid?
Introduktion till portföljanalys i Python

Beräkna annualiserad avkastning

$$

  • N i år: $rate= (1 +Return)^{1/N} -1$

  • N i månader: $rate= (1+Return)^{12/N} -1$

  • Konvertera valfri tidsperiod till en årlig avkastning:

  • Return är den totala avkastning du vill annualisera.
  • N är antal perioder hittills.
Introduktion till portföljanalys i Python

Annualiserad avkastning i Python

# Check the start and end of timeseries
apple_price.head(1)

date
2015-01-06    105.05
Name: AAPL, dtype: float64

apple_price.tail(1)

date
2018-03-29    99.75
Name: AAPL, dtype: float64

# Assign the number of months
months = 38
Introduktion till portföljanalys i Python

Annualiserad avkastning i Python

# Calculate the total return
total_return = (apple_price[-1] - apple_price[0]) / 
                apple_price[0]

print (total_return)

0.5397420653068692
Introduktion till portföljanalys i Python

Annualiserad avkastning i Python

# Calculate the annualized returns over months
annualized_return=((1 + total_return)**(12/months))-1
print (annualized_return)

0.14602501482708763

# Select three year period
apple_price = apple_price.loc['2015-01-01':'2017-12-31']
apple_price.tail(3)

date
2017-12-27    170.60
2017-12-28    171.08
2017-12-29    169.23
Name: AAPL, dtype: float64
Introduktion till portföljanalys i Python

Annualiserad avkastning i Python

# Calculate annualized return over 3 years
annualized_return = ((1 + total_return)**(1/3))-1

print (annualized_return)

0.1567672968419047
Introduktion till portföljanalys i Python

Nu kör vi en övning!

Introduktion till portföljanalys i Python

Preparing Video For Download...