Portfólios com pesos iguais

Ao comparar diferentes portfólios, muitas vezes você quer considerar o desempenho em relação a um portfólio ingênuo com pesos iguais. Se o portfólio não superar um simples portfólio com pesos iguais, talvez você deva considerar outra estratégia ou simplesmente optar pela abordagem ingênua se nada mais funcionar. É de se esperar que portfólios com pesos iguais tendam a superar o mercado quando as maiores empresas estão indo mal. Isso porque até empresas muito pequenas teriam o mesmo peso no seu portfólio com pesos iguais que Apple ou Amazon, por exemplo.

Para facilitar a visualização dos retornos acumulados dos portfólios, definimos a função cumulative_returns_plot() no seu workspace.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python

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Instruções do exercício

Defina numstocks como 9, que é o número de ações no seu portfólio.
Use np.repeat() para definir portfolio_weights_ew como um array com pesos iguais para cada uma das 9 ações.
Use o acessor .iloc para selecionar todas as linhas e as primeiras 9 colunas ao calcular o retorno do portfólio.
Por fim, revise o gráfico de retornos acumulados ao longo do tempo.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# How many stocks are in your portfolio?
numstocks = ____

# Create an array of equal weights across all assets
portfolio_weights_ew = ____

# Calculate the equally-weighted portfolio returns
StockReturns['Portfolio_EW'] = StockReturns.iloc[____, ____].mul(portfolio_weights_ew, axis=1).sum(axis=1)
cumulative_returns_plot(['Portfolio', 'Portfolio_EW'])

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