Portofolii cu ponderi egale

Când compari portofolii diferite, vrei adesea să evaluezi performanța în raport cu un portofoliu simplu, cu ponderi egale. Dacă portofoliul tău nu depășește această referință, s-ar putea să fie nevoie să iei în considerare o altă strategie – sau pur și simplu să optezi pentru abordarea naivă, dacă nicio altă variantă nu funcționează mai bine. Portofoliile cu ponderi egale tind să depășească piața atunci când cele mai mari companii traversează o perioadă dificilă. Motivul este că și companiile foarte mici ar avea aceeași pondere în portofoliul tău cu ponderi egale ca Apple sau Amazon, de exemplu.

Pentru a-ți facilita vizualizarea randamentelor cumulative ale portofoliilor, am definit funcția cumulative_returns_plot() în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Setează numstocks la valoarea 9, care reprezintă numărul de acțiuni din portofoliul tău.
Folosește np.repeat() pentru a seta portfolio_weights_ew ca un array cu ponderi egale pentru fiecare dintre cele 9 acțiuni.
Folosește accesorul .iloc pentru a selecta toate rândurile și primele 9 coloane atunci când calculezi randamentul portofoliului.
În final, analizează graficul randamentelor cumulative în timp.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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'])

Editează și rulează codul