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  3. Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門
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演習

ポートフォリオリターンの計算

ポートフォリオを構築してバックテストするには、複数資産のリターンを1つのオブジェクトで扱えることが重要です。

この演習では、すでに変数 StockReturns として用意されている pandas の DataFrame オブジェクトを使い、複数資産のリターンを保持し、モデルポートフォリオのリターンを計算します。

モデルポートフォリオは、2017年1月直前時点の世界有数の企業に対して、あらかじめ設定した以下のウェイトで構築されています。

Company Name Ticker Portfolio Weight
Apple AAPL 12%
Microsoft MSFT 15%
Exxon Mobil XOM 8%
Johnson & Johnson JNJ 5%
JP Morgan JPM 9%
Amazon AMZN 10%
General Electric GE 11%
Facebook FB 14%
AT&T T 16%

なお、ほとんどの場合、ポートフォリオのウェイトは合計で100%になるようにします。

指示

100 XP
  • 上の表に従って、モデルの portfolio_weights を表す numpy 配列の値を完成させます。
  • .mul() メソッドを使って、StockReturns の各行に portfolio_weights を掛け、加重後の株式リターンを計算します。
  • 次に、WeightedReturns オブジェクトに対して行方向に .sum() メソッドを使い、ポートフォリオリターンを算出します。
  • 最後に、時間の経過に伴う累積リターンのプロットを確認します。