等ウェイト・ポートフォリオ
異なるポートフォリオを比較するときは、素朴な等ウェイト・ポートフォリオに対するパフォーマンスを見ることがよくあります。もし単純な等ウェイト・ポートフォリオに勝てないなら、別の戦略を検討するか、うまくいかない場合は素直に素朴な方法を選ぶのも一案です。等ウェイト・ポートフォリオは、時価総額の大きい企業の調子が悪いときに市場を上回りやすいと期待できます。これは、たとえば Apple や Amazon と同じ重みが、非常に小さな企業にも与えられるためです。
ポートフォリオの累積リターンを見やすくするために、ワークスペースには関数 cumulative_returns_plot() を用意しています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門
演習の手順
numstocksをポートフォリオ内の銘柄数である9に設定します。np.repeat()を使って、9銘柄それぞれに等しい重みを持つ配列をportfolio_weights_ewに設定します。- ポートフォリオ・リターンを計算するときは、
.ilocアクセサを使って全行と先頭9列を選択します。 - 最後に、時間とともに推移する累積リターンのプロットを確認します。
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。
# 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'])