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Equal weighted portfolios

जब आप अलग-अलग पोर्टफोलियो की तुलना करते हैं, तो अक्सर एक नाइफ बराबर-वेटेड पोर्टफोलियो के मुकाबले प्रदर्शन देखना ज़रूरी होता है। अगर आपका पोर्टफोलियो एक सिंपल बराबर-वेटेड पोर्टफोलियो से बेहतर प्रदर्शन नहीं करता, तो आप कोई दूसरी रणनीति पर विचार कर सकते हैं, या फिर आख़िर में वही नाइफ तरीका अपनाएँ। आप आम तौर पर उम्मीद कर सकते हैं कि बराबर-वेटेड पोर्टफोलियो उस समय मार्केट से बेहतर करेंगे जब सबसे बड़ी कंपनियाँ ख़राब प्रदर्शन कर रही हों। इसकी वजह यह है कि बहुत छोटी कंपनियों का वेट भी आपके बराबर-वेटेड पोर्टफोलियो में, उदाहरण के लिए, Apple या Amazon जितना ही होगा.

पोर्टफोलियो के cumulative returns को विज़ुअलाइज़ करना आसान बनाने के लिए, आपके वर्कस्पेस में cumulative_returns_plot() फंक्शन परिभाषित किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय

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अभ्यास निर्देश

  • numstocks को 9 के बराबर सेट करें, जो आपके पोर्टफोलियो में स्टॉक्स की संख्या है.
  • np.repeat() का उपयोग करके portfolio_weights_ew को ऐसा array सेट करें जिसमें 9ों स्टॉक्स के लिए बराबर वेट हों.
  • पोर्टफोलियो रिटर्न की गणना करते समय .iloc एक्सेसर का उपयोग करके सभी रो और पहली 9 कॉलम चुनें.
  • अंत में, समय के साथ cumulative returns के प्लॉट की समीक्षा करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# How many stocks are in your portfolio?
numstocks = ____

# Create an array of equal weights across all assets
portfolio_weights_ew = ____

# Calculate the equally-weighted portfolio returns
StockReturns['Portfolio_EW'] = StockReturns.iloc[____, ____].mul(portfolio_weights_ew, axis=1).sum(axis=1)
cumulative_returns_plot(['Portfolio', 'Portfolio_EW'])
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