मार्केट-कैप वेटेड पोर्टफोलियो
इसके विपरीत, जब बड़ी कंपनियाँ अच्छा प्रदर्शन कर रही हों, तो market capitalization या "market cap" वेटेड पोर्टफोलियो आम तौर पर बेहतर रिटर्न देते हैं. कारण यह है कि सबसे बड़े वेट उन्हीं कंपनियों को मिलते हैं जिनका आकार सबसे बड़ा होता है, यानी जिनका मार्केट कैप सबसे अधिक है.
नीचे आपके पोर्टफोलियो की कंपनियों के मार्केट कैपिटलाइज़ेशन की तालिका दी गई है, जो जनवरी 2017 से ठीक पहले की है:
| Company Name | Ticker | Market Cap ($ Billions) |
|---|---|---|
| Apple | AAPL | 601.51 |
| Microsoft | MSFT | 469.25 |
| Exxon Mobil | XOM | 349.5 |
| Johnson & Johnson | JNJ | 310.48 |
| JP Morgan | JPM | 299.77 |
| Amazon | AMZN | 356.94 |
| General Electric | GE | 268.88 |
| FB | 331.57 | |
| AT&T | T | 246.09 |
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
अभ्यास निर्देश
- ऊपर दी गई तालिका के अनुसार अरबों में
market_capitalizationsएरे को पूरा करें. mcap_weightsएरे की गणना करें ताकि हर एलिमेंट कंपनी के मार्केट कैप का, सभी कंपनियों के कुल मार्केट कैप से अनुपात हो.mcap_weightsऔर रिटर्न्स पर.mul()मेथड का उपयोग करके मार्केट कैपिटलाइज़ेशन वेटेड पोर्टफोलियो रिटर्न्स निकालें.- 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।
# Create an array of market capitalizations (in billions)
market_capitalizations = np.array([601.51, 469.25, 349.5, 310.48, 299.77, 356.94, 268.88, 331.57, ____])
# Calculate the market cap weights
mcap_weights = ____
# Calculate the market cap weighted portfolio returns
StockReturns['Portfolio_MCap'] = StockReturns.iloc[:, 0:9].mul(____, axis=1).sum(axis=1)
cumulative_returns_plot(['Portfolio', 'Portfolio_EW', 'Portfolio_MCap'])