พอร์ตโฟลิโอแบบถ่วงน้ำหนักเท่ากัน
เมื่อเปรียบเทียบพอร์ตโฟลิโอต่าง ๆ มักจะต้องพิจารณาประสิทธิภาพเทียบกับพอร์ตโฟลิโอแบบถ่วงน้ำหนักเท่ากัน (equally-weighted) ซึ่งเป็นวิธีพื้นฐาน หากพอร์ตโฟลิโอทำผลงานได้ไม่ดีกว่าวิธีนี้ ก็อาจต้องพิจารณากลยุทธ์อื่น หรือเลือกใช้วิธีพื้นฐานนี้เลยเมื่อไม่มีทางเลือกที่ดีกว่า โดยทั่วไป พอร์ตโฟลิโอแบบถ่วงน้ำหนักเท่ากันมักให้ผลตอบแทนที่ดีกว่าตลาดในช่วงที่บริษัทขนาดใหญ่มีผลงานย่ำแย่ เนื่องจากบริษัทขนาดเล็กก็ได้รับน้ำหนักเท่ากับบริษัทอย่าง Apple หรือ Amazon ในพอร์ตโฟลิโอประเภทนี้
เพื่อให้ดูผลตอบแทนสะสมของพอร์ตโฟลิโอได้ง่ายขึ้น เราได้กำหนดฟังก์ชัน cumulative_returns_plot() ไว้ใน workspace ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Python เบื้องต้นสำหรับการบริหารความเสี่ยงพอร์ตการลงทุน
คำแนะนำการฝึกหัด
- กำหนดให้
numstocksมีค่าเท่ากับ9ซึ่งคือจำนวนหุ้นในพอร์ตโฟลิโอ - ใช้
np.repeat()เพื่อกำหนดให้portfolio_weights_ewเป็นอาร์เรย์ที่มีน้ำหนักเท่ากันสำหรับหุ้นทั้ง 9 ตัว - ใช้ตัวเข้าถึง
.ilocเพื่อเลือกทุกแถวและ 9 คอลัมน์แรกในการคำนวณผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอ - สุดท้าย ตรวจสอบกราฟผลตอบแทนสะสมตามช่วงเวลา
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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'])