De GMV-portefeuille

De global minimum volatility-portefeuille, of GMV-portefeuille, is de portefeuille met de laagste standaarddeviatie (risico) en het hoogste rendement voor het gegeven risiconiveau.

Rendementen zijn lastig te voorspellen, maar volatiliteiten en correlaties blijven doorgaans stabieler door de tijd. Dit betekent dat de GMV-portefeuille vaak beter presteert dan de MSR-portefeuilles out-of-sample, ook al zou de MSR in-sample duidelijk beter scoren. En natuurlijk zijn out-of-sample resultaten in de financiële wereld uiteindelijk het belangrijkst.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot portefeuillerisicobeheer in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Sorteer RandomPortfolios op de laagste volatiliteitswaarde, oplopend gerangschikt.
Vermenigvuldig GMV_weights_array over de rijen van StockReturns om gewogen aandelenterugkeer te krijgen.
Bekijk tot slot de grafiek van cumulatieve rendementen door de tijd.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Sort the portfolios by volatility
sorted_portfolios = RandomPortfolios.sort_values(by=['____'], ascending=____)

# Extract the corresponding weights
GMV_weights = sorted_portfolios.iloc[0, 0:numstocks]

# Cast the GMV weights as a numpy array
GMV_weights_array = np.array(GMV_weights)

# Calculate the GMV portfolio returns
StockReturns['Portfolio_GMV'] = StockReturns.iloc[:, 0:numstocks].mul(____, axis=1).sum(axis=1)

# Plot the cumulative returns
cumulative_returns_plot(['Portfolio_EW', 'Portfolio_MCap', 'Portfolio_MSR', 'Portfolio_GMV'])

Code bewerken en uitvoeren