Der effiziente Markt und Alpha
Das Alpha (\(\alpha\)), das nach der Regression übrig bleibt, ist eine unerklärte Performance, die auf unbekannte Faktoren zurückzuführen ist. In einem Regressionsmodell ist das schlicht der Koeffizient des Achsenabschnitts.
Es gibt zwei allgemeine Denkschulen zum Warum:
- Das Modell muss einfach erweitert werden. Wenn du alle fehlenden wirtschaftlichen Faktoren gefunden hast, kannst du alle Aktien- und Portfoliorenditen erklären. Das ist die Efficient Market Hypothesis (Effizienzmarkthypothese).
- Es gibt einen Anteil an nicht erklärbarer Performance, den kein Modell zuverlässig erfassen wird. Vielleicht beruht er auf Können, Timing, Intuition oder Glück – aber Anleger sollten versuchen, ihr Alpha zu maximieren.
Deine angepasste Regressionsanalyse aus der vorherigen Übung wurde in FamaFrench_fit gespeichert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Einführung in das Portfoliorisikomanagement mit Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Extrahiere den Koeffizienten deines Achsenabschnitts und weise ihn
portfolio_alphazu. - Annualisiere deine
portfolio_alpha-Rendite, indem du von 252 Handelstagen pro Jahr ausgehst.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate your portfolio alpha
portfolio_alpha = FamaFrench_fit.____
print(portfolio_alpha)
# Annualize your portfolio alpha
portfolio_alpha_annualized = ____
print(portfolio_alpha_annualized)