Tính lợi nhuận trung bình
Trong bài tập này, bạn sẽ tính hiệu suất cho một danh mục gồm bốn cổ phiếu trong giai đoạn từ tháng 1/2015 đến tháng 3/2019. Danh mục gồm cổ phiếu của Proctor & Gamble, Microsoft, JP Morgan và General Electric. Bạn sẽ thấy rằng nhân lợi nhuận trung bình của từng cổ phiếu với trọng số của nó trong danh mục là một cách nhanh và trực diện để tính hiệu suất danh mục trong một giai đoạn nhất định.
Bốn cột trong DataFrame data chứa giá của bốn cổ phiếu nêu trên. Hãy xem qua data bằng cách kiểm tra nó trong bảng điều khiển.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính lợi nhuận theo phần trăm của các cổ phiếu trong DataFrame
databằng cách so sánh giá hôm nay với giá hôm qua. - Tính lợi nhuận trung bình của từng cổ phiếu trong DataFrame
returnsmới. - Gán trọng số của các cổ phiếu vào mảng
weights. Các trọng số lần lượt là 0.5, 0.2, 0.2 và 0.1. - Nhân lợi nhuận theo phần trăm với các trọng số, rồi lấy tổng, để tính tổng hiệu suất danh mục và in kết quả.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate percentage returns
returns = data.____()
# Calculate individual mean returns
meanDailyReturns = ____.____()
# Define weights for the portfolio
weights = np.array([____, ____, ____, ____])
# Calculate expected portfolio performance
portReturn = np.____(____*____)
# Print the portfolio return
print(____)