Das GMV-Portfolio

Das Global-Minimum-Volatility-Portfolio, kurz GMV-Portfolio, ist das Portfolio mit der geringsten Standardabweichung (Risiko) und der höchsten Rendite für das gegebene Risikoniveau.

Renditen sind sehr schwer vorherzusagen, aber Volatilitäten und Korrelationen sind über die Zeit tendenziell stabiler. Das bedeutet, dass das GMV-Portfolio außerhalb der Stichprobe oft besser abschneidet als die MSR-Portfolios, auch wenn das MSR in der Stichprobe deutlich überlegen wäre. In der Finanzpraxis zählen natürlich die Ergebnisse außerhalb der Stichprobe.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in das Portfoliorisikomanagement mit Python

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Anleitung zur Übung

Sortiere RandomPortfolios nach dem niedrigsten Volatilitätswert in aufsteigender Reihenfolge.
Multipliziere GMV_weights_array zeilenweise mit StockReturns, um die gewichteten Aktienrenditen zu erhalten.
Schau dir abschließend die Grafik der kumulierten Renditen im Zeitverlauf an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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'])

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