Distribución no normal de los rendimientos

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Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al análisis de carteras en Python

AvanzadoNivel de habilidad

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En este primer capítulo, aprenderás cómo se construye una cartera a partir de activos individuales y sus pesos correspondientes. El capítulo también cubre cómo calcular las principales características de una cartera: rentabilidad y riesgo.

Exercise 1: ¡Bienvenido al análisis de carteras!Exercise 2: Por qué invertir en carteras Exercise 3: El efecto de la diversificación Exercise 4: Rentabilidad de la cartera Exercise 5: Pérdidas de la cartera y cómo recuperarlas Exercise 6: Calcula los rendimientos medios Exercise 7: Rentabilidad acumulada de la cartera Exercise 8: Medir el riesgo de una cartera Exercise 9: Varianza de la cartera Exercise 10: Desviación estándar frente a varianza

El capítulo 2 profundiza en cómo medir con precisión la rentabilidad y el riesgo. En la primera parte se tratan las dos medidas más importantes de rentabilidad: la rentabilidad anualizada y la rentabilidad ajustada por riesgo. En la segunda parte, aprenderás a analizar el riesgo desde distintas perspectivas. Esta parte se centra en la asimetría y la curtosis de una distribución, así como en el riesgo a la baja.

Exercise 1: Rentabilidades anualizadas Exercise 2: Anualizar los rendimientos de la cartera Exercise 3: Comparar tasas de rendimiento anualizadas Exercise 4: Rentabilidades ajustadas por riesgo Exercise 5: Interpretar el ratio de Sharpe Exercise 6: Ratio de Sharpe del S&P500 Exercise 7: Ratio de Sharpe del portafolio Exercise 8: Distribución no normal de los rendimientos

Ejercicio actual

Exercise 9: Asimetría del S&P500 Exercise 10: Calcular asimetría y curtosis Exercise 11: Comparando distribuciones de rendimientos de acciones Exercise 12: Medidas alternativas de riesgo Exercise 13: Ratio de Sortino Exercise 14: Cartera con máximo drawdown

En el capítulo 3, aprenderás sobre factores de inversión y cómo influyen en el riesgo y la rentabilidad. Conocerás el modelo de factores de Fama y French y lo usarás para descomponer la rentabilidad de una cartera en factores comunes explicables. Este capítulo también cubre cómo usar Pyfolio, una herramienta pública de análisis de carteras.

Exercise 1: Comparar con un índice de referencia Exercise 2: Rentabilidad activa Exercise 3: Atribución por industria Exercise 4: Factores de riesgo Exercise 5: Factor tamaño Exercise 6: Factor momentum Exercise 7: Factor valor Exercise 8: Modelos de factores Exercise 9: Correlaciones con los factores de Fama-French Exercise 10: Modelo de regresión lineal Exercise 11: Modelo de factores de Fama-French Exercise 12: Herramientas de análisis de carteras Exercise 13: Hoja de análisis de rendimiento Exercise 14: Exposiciones por industria con Pyfolio

En este último capítulo, aprenderás a crear pesos óptimos de cartera usando el marco de optimización de carteras de Markowitz. Verás cómo encontrar los pesos óptimos para el nivel de riesgo o de rentabilidad deseado. Por último, conocerás formas alternativas de calcular el riesgo y la rentabilidad esperados usando solo los datos más recientes.

Exercise 1: Teoría moderna de carteras Exercise 2: Entender la frontera eficiente Exercise 3: Calcular el riesgo y la rentabilidad esperados Exercise 4: Funciones de riesgo de PyPortfolioOpt Exercise 5: Rendimiento de la cartera óptima Exercise 6: Máximo Sharpe vs. mínima volatilidad Exercise 7: Optimización de cartera: Sharpe máximo Exercise 8: Optimización de mínima volatilidad Exercise 9: Comparando Sharpe máx. con mínima volatilidad Exercise 10: Optimización alternativa de carteras Exercise 11: Rendimientos y riesgo ponderados exponencialmente Exercise 12: Comparing approaches Exercise 13: Cambiar el span Exercise 14: Resumen