Value-Faktor
In der vorherigen Übung hast du dir die S&P500-Exposures angesehen und festgestellt, dass es eine große, konstante Exposure zum Value-Faktor gab, aber eine stark schwankende Korrelation zu Momentum.
Schauen wir jetzt, wie sich unser Portfolio im Vergleich schlägt, und konzentrieren wir uns dabei besonders auf Value. Dir steht ein DataFrame namens factor_data zur Verfügung, der die Faktor-Renditen sowie die Renditen deines Portfolios enthält. Starte damit, den DataFrame factor_data in der IPython-Shell mit factor_data.head() zu inspizieren.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in die Portfolioanalyse mit Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Calculate the pairwise correlation
factor_data.____()