พอร์ตโฟลิโอ GMV

พอร์ตโฟลิโอ Global Minimum Volatility หรือ GMV คือพอร์ตโฟลิโอที่มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (ความเสี่ยง) ต่ำที่สุด และให้ผลตอบแทนสูงสุดในระดับความเสี่ยงนั้น

การคาดการณ์ผลตอบแทนทำได้ยาก แต่ค่าความผันผวนและค่าสหสัมพันธ์มักมีเสถียรภาพมากกว่าในระยะยาว ด้วยเหตุนี้ พอร์ตโฟลิโอ GMV จึงมักให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าพอร์ตโฟลิโอ MSR เมื่อทดสอบกับข้อมูลนอกตัวอย่าง (out of sample) แม้ว่า MSR จะให้ผลดีกว่าอย่างเห็นได้ชัดในข้อมูลที่ใช้ฝึก (in-sample) ก็ตาม ในทางการเงิน ผลลัพธ์นอกตัวอย่างคือสิ่งที่สำคัญที่สุด

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Python เบื้องต้นสำหรับการบริหารความเสี่ยงพอร์ตการลงทุน

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

เรียงลำดับ RandomPortfolios โดยใช้ค่าความผันผวนต่ำสุด เรียงจากน้อยไปมาก
คูณ GMV_weights_array กับแต่ละแถวใน StockReturns เพื่อให้ได้ผลตอบแทนหุ้นแบบถ่วงน้ำหนัก
สุดท้าย ตรวจสอบกราฟแสดงผลตอบแทนสะสมตามช่วงเวลา

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Sort the portfolios by volatility
sorted_portfolios = RandomPortfolios.sort_values(by=['____'], ascending=____)

# Extract the corresponding weights
GMV_weights = sorted_portfolios.iloc[0, 0:numstocks]

# Cast the GMV weights as a numpy array
GMV_weights_array = np.array(GMV_weights)

# Calculate the GMV portfolio returns
StockReturns['Portfolio_GMV'] = StockReturns.iloc[:, 0:numstocks].mul(____, axis=1).sum(axis=1)

# Plot the cumulative returns
cumulative_returns_plot(['Portfolio_EW', 'Portfolio_MCap', 'Portfolio_MSR', 'Portfolio_GMV'])

แก้ไขและรันโค้ด