平均リターンを計算する
この演習では、2015年1月から2019年3月までの期間における4銘柄ポートフォリオのパフォーマンスを計算します。ポートフォリオは、Proctor & Gamble、Microsoft、JP Morgan、General Electric の株式で構成されています。各銘柄の平均リターンにそのポートフォリオの重みを掛けると、ある期間のポートフォリオのパフォーマンスを素早くシンプルに計算できることがわかります。
DataFrame data の4つの列には、上記の4銘柄の株価が入っています。コンソールで data を表示して中身を確認してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門
演習の手順
- DataFrame
dataにある各銘柄について、今日の価格と昨日の価格を比較してパーセンテージのリターンを計算します。 - 新しい
returnsDataFrame で各銘柄の平均リターンを計算します。 - 銘柄の重みを
weights配列に割り当てます。重みは 0.5、0.2、0.2、0.1 です。 - パーセンテージのリターンに重みを掛け、合計をとって、ポートフォリオ全体のパフォーマンスを計算し、結果を出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate percentage returns
returns = data.____()
# Calculate individual mean returns
meanDailyReturns = ____.____()
# Define weights for the portfolio
weights = np.array([____, ____, ____, ____])
# Calculate expected portfolio performance
portReturn = np.____(____*____)
# Print the portfolio return
print(____)