Portofolio berbobot sama
Saat membandingkan berbagai portofolio, Anda sering ingin menilai kinerja terhadap portofolio polos dengan bobot sama. Jika portofolio tidak mengungguli portofolio berbobot sama yang sederhana, Anda mungkin perlu mempertimbangkan strategi lain, atau cukup memilih pendekatan polos jika semua upaya lain tidak berhasil. Anda dapat memperkirakan portofolio berbobot sama cenderung mengungguli pasar ketika perusahaan-perusahaan terbesar berkinerja buruk. Ini karena bahkan perusahaan yang sangat kecil akan memiliki bobot yang sama dalam portofolio berbobot sama Anda seperti Apple atau Amazon, misalnya.
Untuk memudahkan Anda memvisualisasikan imbal hasil kumulatif portofolio, kami telah mendefinisikan fungsi cumulative_returns_plot() di ruang kerja Anda.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Pengantar Manajemen Risiko Portofolio dengan Python
Petunjuk latihan
- Atur
numstockssama dengan9, yaitu jumlah saham dalam portofolio Anda. - Gunakan
np.repeat()untuk menetapkanportfolio_weights_ewsama dengan array dengan bobot yang sama untuk masing-masing dari 9 saham. - Gunakan pengaksesan
.ilocuntuk memilih semua baris dan 9 kolom pertama saat menghitung imbal hasil portofolio. - Terakhir, tinjau plot imbal hasil kumulatif dari waktu ke waktu.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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'])