重點回顧
Python 投資組合分析入門
Charlotte Werger
Data Scientist
第 1 章：計算風險與報酬
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- 投資組合：資產與權重的集合
- 分散化
- 平均報酬 vs. 累積報酬
- 變異數、標準差、相關係數與共變異數矩陣
- 計算投資組合變異數
第 2 章：深入風險衡量
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- 年化報酬與風險：跨期間可比
- Sharpe 比率：風險調整後報酬的衡量
- 偏態與峰度：超越平均與變異的分配特性
- 最大回撤、下行風險與 Sortino 比率
第 3 章：分解績效
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- 與基準比較：主動權重與主動報酬
- 投資因子：解釋報酬與風險來源
- Fama-French 三因子模型：將績效分解為可解釋因子與阿爾法
- Pyfolio：投資組合分析工具
第 4 章：找出最適投資組合
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- Markowitz 投資組合最佳化：效率前緣、最大 Sharpe、最小波動組合
- 指數加權風險與報酬、半共變異數
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