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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
पहले चैप्टर में, आप सीखेंगे कि एक पोर्टफोलियो व्यक्तिगत एसेट्स और उनके संबंधित वेट्स से कैसे बनता है। इस चैप्टर में यह भी शामिल है कि पोर्टफोलियो की मुख्य विशेषताएँ — रिटर्न और जोखिम — कैसे कैलकुलेट की जाती हैं।
चैप्टर 2 में रिटर्न और जोखिम को सटीक तरीके से मापने पर गहराई से चर्चा है। रिटर्न के दो सबसे महत्वपूर्ण माप — वार्षिकीकृत रिटर्न और जोखिम-समायोजित रिटर्न — इस चैप्टर के पहले हिस्से में कवर किए गए हैं। दूसरे हिस्से में, आप सीखेंगे कि जोखिम को अलग-अलग दृष्टिकोणों से कैसे देखा जाए। यहाँ डिस्ट्रीब्यूशन के स्क्यूनेस और कर्टोसिस, साथ ही डाउनसाइड जोखिम पर फोकस है।
चैप्टर 3 में, आप इन्वेस्टमेंट फैक्टर्स और जोखिम व रिटर्न को प्रभावित करने में उनकी भूमिका के बारे में सीखेंगे। आप Fama French फैक्टर मॉडल के बारे में जानेंगे और उसका उपयोग करके पोर्टफोलियो रिटर्न को समझाए जा सकने वाले, सामान्य फैक्टर्स में ब्रेक-डाउन करेंगे। इस चैप्टर में Pyfolio, एक सार्वजनिक पोर्टफोलियो एनालिसिस टूल, का उपयोग कैसे करें, यह भी शामिल है।
आखिरी चैप्टर में, आप Markowitz के पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क का उपयोग करके ऑप्टिमल पोर्टफोलियो वेट्स बनाना सीखेंगे। आप वांछित जोखिम या रिटर्न स्तर के लिए ऑप्टिमल वेट्स कैसे खोजें, यह जानेंगे। अंत में, आप केवल हालिया डेटा का उपयोग करके अपेक्षित जोखिम और रिटर्न निकालने के वैकल्पिक तरीके भी सीखेंगे।
वर्तमान अभ्यास