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평균 수익률 계산하기

이 연습 문제에서는 2015년 1월부터 2019년 3월까지 네 개 종목으로 구성된 포트폴리오의 성과를 계산해 봅니다. 포트폴리오는 Proctor & Gamble, Microsoft, JP Morgan, General Electric 주식으로 이루어져 있어요. 각 종목의 평균 수익률에 포트폴리오 내 가중치를 곱하면, 특정 기간의 포트폴리오 성과를 빠르고 간단하게 계산할 수 있다는 점을 확인하게 됩니다.

DataFrame data의 네 개 열에는 위에서 언급한 네 종목의 주가가 들어 있습니다. 콘솔에서 data를 확인해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

강의 보기

연습 안내

  • DataFrame data에서 오늘 가격을 어제 가격과 비교해 각 주식의 퍼센트 수익률을 계산하세요.
  • 새롭게 만든 returns DataFrame에서 각 종목의 평균 수익률을 계산하세요.
  • 주식의 가중치를 weights 배열에 할당하세요. 가중치는 0.5, 0.2, 0.2, 0.1입니다.
  • 퍼센트 수익률에 가중치를 곱한 뒤 전체 합계를 구해 총 포트폴리오 성과를 계산하고 결과를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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(____)
코드 편집 및 실행