Czynnik wartości
W poprzednim ćwiczeniu przyjrzałeś się ekspozycjom na indeks S&P500 i zauważyłeś, że istnieje duża, stała ekspozycja na czynnik wartości, ale bardzo zmienna korelacja z czynnikiem momentum.
Sprawdźmy teraz, jak wypada nasz portfel na tym tle, i skupmy się zwłaszcza na czynniku wartości. Do dyspozycji masz DataFrame o nazwie factor_data, zawierający zwroty z czynników oraz zwroty z twojego portfela. Zacznij od zbadania DataFrame factor_data w powłoce IPython za pomocą factor_data.head().
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do analizy portfela w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Calculate the pairwise correlation
factor_data.____()