Portfolia s rovnými vahami
Při porovnávání různých portfolií se hodí porovnat jejich výkonnost s jednoduchým portfoliem s rovnými vahami. Pokud dané portfolio toto jednoduché řešení nepřekoná, může být čas zvážit jinou strategii – nebo rovnou zvolit tento přímočarý přístup. Portfolia s rovnými vahami mají tendenci překonávat trh v obdobích, kdy se největším společnostem nedaří. Důvod je jednoduchý: i malé firmy mají v takovém portfoliu stejnou váhu jako třeba Apple nebo Amazon.
Aby ses mohl/a snáze podívat na kumulativní výnosy portfolií, je v tvém pracovním prostředí připravena funkce cumulative_returns_plot().
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do řízení portfoliového rizika v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Nastav
numstocksna hodnotu9, což odpovídá počtu akcií v portfoliu. - Pomocí
np.repeat()nastavportfolio_weights_ewna pole s rovnými vahami pro každou z 9 akcií. - Pomocí přístupového objektu
.ilocvyber všechny řádky a prvních 9 sloupců při výpočtu výnosu portfolia. - Nakonec si prohlédni graf kumulativních výnosů v čase.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# How many stocks are in your portfolio?
numstocks = ____
# Create an array of equal weights across all assets
portfolio_weights_ew = ____
# Calculate the equally-weighted portfolio returns
StockReturns['Portfolio_EW'] = StockReturns.iloc[____, ____].mul(portfolio_weights_ew, axis=1).sum(axis=1)
cumulative_returns_plot(['Portfolio', 'Portfolio_EW'])