Равновзвешенные портфели
При сравнении различных портфелей часто полезно оценивать их эффективность относительно простого равновзвешенного портфеля. Если портфель не превосходит такой базовый вариант, стоит рассмотреть другую стратегию или просто остановиться на равновзвешенном подходе. Равновзвешенные портфели, как правило, опережают рынок в периоды, когда крупнейшие компании показывают слабые результаты. Это объясняется тем, что даже небольшие компании имеют в таком портфеле такой же вес, как, например, Apple или Amazon.
Чтобы упростить визуализацию накопленной доходности портфелей, в вашем рабочем пространстве определена функция cumulative_returns_plot().
Это упражнение является частью курса
Введение в управление портфельными рисками на Python
Инструкции к упражнению
- Присвойте переменной
numstocksзначение9— это количество акций в вашем портфеле. - С помощью
np.repeat()задайте переменнуюportfolio_weights_ewкак массив с равными весами для каждой из 9 акций. - Используйте метод
.ilocдля выбора всех строк и первых 9 столбцов при расчёте доходности портфеля. - Просмотрите итоговый график накопленной доходности во времени.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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'])