Портфелі з вагами за ринковою капіталізацією
Натомість, коли великі компанії показують добрі результати, портфелі з вагами за ринковою капіталізацією ("market cap") зазвичай випереджають ринок. Причина в тому, що найбільші ваги отримують найбільші компанії, тобто компанії з найбільшою ринковою капіталізацією.
Нижче наведено таблицю ринкових капіталізацій компаній у вашому портфелі станом на кінець грудня 2016 року, безпосередньо перед січнем 2017 року:
| Company Name | Ticker | Market Cap ($ Billions) |
|---|---|---|
| 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 |
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до керування ризиком портфеля в Python
Інструкції до вправи
- Завершіть визначення масиву
market_capitalizationsіз ринковими капіталізаціями в мільярдах згідно з таблицею вище. - Обчисліть масив
mcap_weightsтак, щоб кожен елемент дорівнював відношенню ринкової капіталізації компанії до загальної ринкової капіталізації всіх компаній. - Скористайтеся методом
.mul()дляmcap_weightsі прибутків, щоб обчислити доходність портфеля, зваженого за ринковою капіталізацією. - Нарешті перегляньте графік кумулятивної доходності в часі.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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'])