Портфели, взвешенные по рыночной капитализации
И наоборот, когда крупные компании показывают хорошие результаты, портфели, взвешенные по рыночной капитализации («рыночному капу»), как правило, опережают рынок. Это объясняется тем, что наибольшие веса присваиваются крупнейшим компаниям — то есть компаниям с наибольшей рыночной капитализацией.
Ниже приведена таблица рыночной капитализации компаний из вашего портфеля непосредственно перед январём 2017 года:
| Название компании | Тикер | Рыночная капитализация (млрд $) |
|---|---|---|
| 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 |
Это упражнение является частью курса
Введение в управление портфельными рисками на Python
Инструкции к упражнению
- Завершите определение массива
market_capitalizations, указав рыночную капитализацию каждой компании в миллиардах долларов согласно таблице выше. - Вычислите массив
mcap_weightsтак, чтобы каждый элемент представлял собой отношение рыночной капитализации компании к суммарной рыночной капитализации всех компаний. - Используйте метод
.mul()дляmcap_weightsи доходностей, чтобы рассчитать доходность портфеля, взвешенного по рыночной капитализации. - В завершение изучите график накопленной доходности во времени.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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'])