Portafogli a pesi uguali
Quando confronti portafogli diversi, spesso vuoi valutare la performance rispetto a un portafoglio ingenuo a pesi uguali. Se il portafoglio non batte un semplice portafoglio a pesi uguali, potresti valutare un’altra strategia, o semplicemente scegliere l’approccio ingenuo se nient’altro funziona. In generale, i portafogli a pesi uguali tendono a sovraperformare il mercato quando le aziende più grandi vanno male. Questo perché anche le aziende molto piccole avrebbero lo stesso peso nel tuo portafoglio a pesi uguali di Apple o Amazon, per esempio.
Per aiutarti a visualizzare più facilmente i rendimenti cumulati dei portafogli, abbiamo definito la funzione cumulative_returns_plot() nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla gestione del rischio di portafoglio in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Imposta
numstocksuguale a9, che è il numero di titoli nel tuo portafoglio. - Usa
np.repeat()per impostareportfolio_weights_ewuguale a un array con pesi uguali per ciascuno dei 9 titoli. - Usa l’accessor
.ilocper selezionare tutte le righe e le prime 9 colonne quando calcoli il rendimento del portafoglio. - Infine, esamina il grafico dei rendimenti cumulati nel tempo.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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'])