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औसत रिटर्न की गणना करें

इस अभ्यास में, आप जनवरी 2015 से मार्च 2019 की अवधि के लिए चार-स्टॉक पोर्टफोलियो का प्रदर्शन गणना करेंगे. पोर्टफोलियो में Proctor & Gamble, Microsoft, JP Morgan और General Electric के स्टॉक्स शामिल हैं. आप देखेंगे कि प्रत्येक स्टॉक के औसत रिटर्न को उसके पोर्टफोलियो वेट से गुणा करना, किसी निर्धारित अवधि में पोर्टफोलियो प्रदर्शन निकालने का एक बहुत तेज़ और सीधा तरीका है.

DataFrame data में चार कॉलम हैं, जिनमें ऊपर बताए गए चारों स्टॉक्स की कीमतें हैं. कंसोल में देखकर data का निरीक्षण कीजिए.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Portfolio Analysis परिचय

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अभ्यास निर्देश

  • DataFrame data में स्टॉक्स के प्रतिशत रिटर्न निकालें, जिसमें आज की कीमत की तुलना कल की कीमत से करें.
  • नए returns DataFrame में प्रत्येक स्टॉक के औसत (mean) रिटर्न की गणना करें.
  • स्टॉक्स के वेट्स को weights array में असाइन करें. वेट्स 0.5, 0.2, 0.2 और 0.1 हैं.
  • प्रतिशत रिटर्न को वेट्स से गुणा करें और कुल योग लें, ताकि पूरे पोर्टफोलियो के प्रदर्शन की गणना हो सके, और परिणाम प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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(____)
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