Entendendo a fronteira eficiente

Como os portfólios que ficam abaixo e à direita da fronteira eficiente (EF) diferem dos portfólios na própria fronteira eficiente? Você investiria em algum deles?

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Introdução à Análise de Portfólios em Python

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No primeiro capítulo, você vai aprender como um portfólio é composto por ativos individuais e seus respectivos pesos. O capítulo também aborda como calcular as principais características de um portfólio: retornos e risco.

Exercise 1: Bem-vindo à Análise de Portfólios!Exercise 2: Por que investir em portfólios Exercise 3: O efeito da diversificação Exercise 4: Retornos do portfólio Exercise 5: Perdas no portfólio e como recuperá-las Exercise 6: Calcular retornos médios Exercise 7: Retornos acumulados do portfólio Exercise 8: Mensurando o risco de uma carteira Exercise 9: Variância do portfólio Exercise 10: Desvio padrão versus variância

O Capítulo 2 aprofunda como medir retornos e risco com precisão. As duas medidas mais importantes de retorno — retornos anualizados e retornos ajustados ao risco — são tratadas na primeira parte do capítulo. Na segunda parte, você vai aprender a olhar o risco por diferentes perspectivas. Este trecho foca na assimetria e curtose de uma distribuição, além do risco de queda (downside risk).

Exercise 1: Retornos anualizados Exercise 2: Anualizando os retornos do portfólio Exercise 3: Comparando taxas de retorno anualizadas Exercise 4: Retornos ajustados ao risco Exercise 5: Interpretando o índice de Sharpe Exercise 6: Índice de Sharpe do S&P500 Exercise 7: Índice de Sharpe do portfólio Exercise 8: Distribuição não normal de retornos Exercise 9: Assimetria do S&P500 Exercise 10: Calculando assimetria e curtose Exercise 11: Comparando distribuições de retornos de ações Exercise 12: Medidas alternativas de risco Exercise 13: Índice de Sortino Exercise 14: Portfólio com máximo drawdown

No capítulo 3, você vai aprender sobre fatores de investimento e como eles influenciam risco e retorno. Você vai conhecer o modelo de fatores de Fama-French e usá-lo para decompor os retornos do portfólio em fatores comuns e explicáveis. Este capítulo também mostra como usar o Pyfolio, uma ferramenta pública de análise de portfólios.

Exercise 1: Comparando com um benchmark Exercise 2: Retorno ativo Exercise 3: Atribuição por setor Exercise 4: Fatores de risco Exercise 5: Fator de tamanho Exercise 6: Fator de momentum Exercise 7: Fator value Exercise 8: Modelos de fatores Exercise 9: Correlações dos fatores de Fama-French Exercise 10: Modelo de regressão linear Exercise 11: Modelo de Fatores de Fama-French Exercise 12: Ferramentas de análise de portfólio Exercise 13: Performance tear sheet Exercise 14: Exposições por setor com Pyfolio

No último capítulo, você vai aprender a criar pesos ótimos de portfólio usando a estrutura de otimização de portfólios de Markowitz. Você vai descobrir como encontrar os pesos ideais para o nível desejado de risco ou de retorno. Por fim, vai ver formas alternativas de calcular risco e retorno esperados usando apenas os dados mais recentes.

Exercise 1: Teoria Moderna de Portfólios Exercise 2: Entendendo a fronteira eficiente

Exercício atual

Exercise 3: Calculando risco e retorno esperados Exercise 4: Funções de risco do PyPortfolioOpt Exercise 5: Desempenho do portfólio ótimo Exercise 6: Máximo Sharpe vs. mínima volatilidade Exercise 7: Otimização de portfólio: Sharpe Máximo Exercise 8: Otimização de mínima volatilidade Exercise 9: Comparando maior Sharpe com mínima volatilidade Exercise 10: Otimização alternativa de portfólios Exercise 11: Retornos e risco com ponderação exponencial Exercise 12: Comparando abordagens Exercise 13: Alterando o span Exercise 14: Recapitulação