Aan de slagGa gratis aan de slag

Gemiddelde rendementen berekenen

In deze oefening ga je de performance berekenen van een portefeuille met vier aandelen over de periode januari 2015 tot en met maart 2019. De portefeuille bestaat uit de aandelen Proctor & Gamble, Microsoft, JP Morgan en General Electric. Je zult zien dat het vermenigvuldigen van het gemiddelde rendement van ieder aandeel met het bijbehorende portefeuillegewicht een snelle en eenvoudige manier is om de portefeuilleprestatie over een bepaalde periode te berekenen.

De vier kolommen in de DataFrame data bevatten de koersen van de vier bovengenoemde aandelen. Bekijk data door het in de console te inspecteren.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot portefeuille-analyse in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Bereken de procentuele rendementen van de aandelen in de DataFrame data door de prijs van vandaag te vergelijken met die van gisteren.
  • Bereken de gemiddelde rendementen van elk aandeel in de nieuwe DataFrame returns.
  • Wijs de gewichten van de aandelen toe aan de array weights. De gewichten zijn 0.5, 0.2, 0.2 en 0.1.
  • Vermenigvuldig de procentuele rendementen met de gewichten en neem de totale som om de totale portefeuilleprestatie te berekenen, en print de resultaten.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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(____)
Code bewerken en uitvoeren