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この演習はコースの一部です
第1章では、ポートフォリオが個々の資産とそのウエイトからどのように構成されるかを学びます。併せて、ポートフォリオの主要な特徴であるリターンとリスクの計算方法も扱います。
第2章では、リターンとリスクを正確に測定する方法をさらに深掘りします。章の前半では、最も重要な2つのリターン指標である年率換算リターンとリスク調整後リターンを取り上げます。後半では、リスクをさまざまな視点から捉える方法を学び、分布の歪度（skewness）と尖度（kurtosis）、そしてダウンサイドリスクに焦点を当てます。
現在の演習
第3章では、投資ファクターと、それがリスクとリターンにどのように影響するかを学びます。Fama-Frenchのファクターモデルを取り上げ、ポートフォリオのリターンを共通の説明要因に分解して理解します。さらに、公開のポートフォリオ分析ツールであるPyfolioの使い方も学びます。
最終章では、Markowitzのポートフォリオ最適化フレームワークを使って最適なポートフォリオのウエイトを求める方法を学びます。所望のリスクまたはリターン水準に対する最適ウエイトの見つけ方を習得します。最後に、直近データのみを用いて期待リスクと期待リターンを算出する別のアプローチも紹介します。