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Durchschnittliche Renditen berechnen

In dieser Übung berechnest du die Performance eines Portfolios aus vier Aktien im Zeitraum von Januar 2015 bis März 2019. Das Portfolio besteht aus den Aktien von Proctor & Gamble, Microsoft, JP Morgan und General Electric. Du wirst sehen: Wenn du die durchschnittliche Rendite jeder Aktie mit ihrem Portfolio-Gewicht multiplizierst, kannst du die Portfolio-Performance für einen Zeitraum schnell und unkompliziert berechnen.

Die vier Spalten im DataFrame data enthalten die Kurse der oben genannten vier Aktien. Wirf einen Blick auf data, indem du es in der Konsole inspizierst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in die Portfolioanalyse mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Berechne die prozentualen Renditen der Aktien im DataFrame data, indem du den heutigen Kurs mit dem gestrigen vergleichst.
  • Berechne die durchschnittlichen Renditen jeder Aktie im neuen DataFrame returns.
  • Weise die Gewichte der Aktien dem Array weights zu. Die Gewichte sind 0,5; 0,2; 0,2 und 0,1.
  • Multipliziere die prozentualen Renditen mit den Gewichten und bilde die Gesamtsumme, um die gesamte Portfolio-Performance zu berechnen, und gib das Ergebnis aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Calculate percentage returns
returns = data.____()

# Calculate individual mean returns 
meanDailyReturns = ____.____()

# Define weights for the portfolio
weights = np.array([____, ____, ____, ____])

# Calculate expected portfolio performance
portReturn = np.____(____*____)

# Print the portfolio return
print(____)
Code bearbeiten und ausführen