Portofolii ponderate după capitalizarea de piață
Pe de altă parte, atunci când companiile mari au performanțe bune, portofoliile ponderate după capitalizarea de piață (sau „market cap") tind să obțină rezultate superioare. Acest lucru se întâmplă deoarece cele mai mari ponderi sunt atribuite celor mai mari companii, adică celor cu cel mai ridicat market cap.
Mai jos este un tabel cu capitalizările de piață ale companiilor din portofoliul tău chiar înainte de ianuarie 2017:
| Numele companiei | Ticker | Capitalizare de piață (miliarde $) |
|---|---|---|
| Apple | AAPL | 601,51 |
| Microsoft | MSFT | 469,25 |
| Exxon Mobil | XOM | 349,5 |
| Johnson & Johnson | JNJ | 310,48 |
| JP Morgan | JPM | 299,77 |
| Amazon | AMZN | 356,94 |
| General Electric | GE | 268,88 |
| FB | 331,57 | |
| AT&T | T | 246,09 |
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Completează definirea array-ului
market_capitalizationscu capitalizările de piață în miliarde, conform tabelului de mai sus. - Calculează array-ul
mcap_weightsastfel încât fiecare element să reprezinte raportul dintre capitalizarea de piață a companiei și capitalizarea totală de piață a tuturor companiilor. - Folosește metoda
.mul()pemcap_weightsși pe randamente pentru a calcula randamentele portofoliului ponderat după capitalizarea de piață. - În final, analizează graficul randamentelor cumulate în timp.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create an array of market capitalizations (in billions)
market_capitalizations = np.array([601.51, 469.25, 349.5, 310.48, 299.77, 356.94, 268.88, 331.57, ____])
# Calculate the market cap weights
mcap_weights = ____
# Calculate the market cap weighted portfolio returns
StockReturns['Portfolio_MCap'] = StockReturns.iloc[:, 0:9].mul(____, axis=1).sum(axis=1)
cumulative_returns_plot(['Portfolio', 'Portfolio_EW', 'Portfolio_MCap'])