Portfolio GMV

Portfolio s globálně minimální volatilitou, neboli GMV portfolio, je portfolio s nejnižší směrodatnou odchylkou (rizikem) a nejvyšším výnosem pro danou úroveň rizika.

Výnosy se předpovídají velmi obtížně, zatímco volatility a korelace bývají v čase stabilnější. To znamená, že GMV portfolio často překonává MSR portfolia na nových datech, i když MSR by na trénovacích datech dosáhlo výrazně lepších výsledků. V praxi jsou ale právě výsledky na nových datech tím, na čem ve financích skutečně záleží.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do řízení portfoliového rizika v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Seřaď RandomPortfolios podle nejnižší hodnoty volatility vzestupně.
Vynásob GMV_weights_array přes řádky StockReturns, abys získal/a vážené výnosy akcií.
Nakonec si prohlédni graf kumulativních výnosů v čase.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Sort the portfolios by volatility
sorted_portfolios = RandomPortfolios.sort_values(by=['____'], ascending=____)

# Extract the corresponding weights
GMV_weights = sorted_portfolios.iloc[0, 0:numstocks]

# Cast the GMV weights as a numpy array
GMV_weights_array = np.array(GMV_weights)

# Calculate the GMV portfolio returns
StockReturns['Portfolio_GMV'] = StockReturns.iloc[:, 0:numstocks].mul(____, axis=1).sum(axis=1)

# Plot the cumulative returns
cumulative_returns_plot(['Portfolio_EW', 'Portfolio_MCap', 'Portfolio_MSR', 'Portfolio_GMV'])

Upravit a spustit kód