Thị trường hiệu quả và alpha
Alpha (\(\alpha\)) còn lại từ mô hình hồi quy là phần hiệu suất không được giải thích do các yếu tố chưa biết. Trong một mô hình hồi quy, đây chính là hệ số của hằng số chặn (intercept).
Có hai trường phái tư duy phổ biến về lý do vì sao:
- Mô hình chỉ cần được mở rộng. Khi bạn tìm ra tất cả các yếu tố kinh tế còn thiếu, bạn có thể giải thích mọi lợi nhuận cổ phiếu và danh mục. Điều này được gọi là Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (Efficient Market Hypothesis).
- Có một mức độ hiệu suất không thể giải thích mà không mô hình nào bắt được một cách đáng tin cậy. Có thể do kỹ năng, thời điểm, trực giác hoặc may mắn, nhưng nhà đầu tư nên tìm cách tối đa hóa alpha của mình.
Phân tích hồi quy bạn đã fit ở bài trước được lưu trong FamaFrench_fit.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Trích xuất hệ số của hằng số chặn và gán vào
portfolio_alpha. - Quy đổi
portfolio_alphatheo năm, giả định một năm có 252 ngày giao dịch.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate your portfolio alpha
portfolio_alpha = FamaFrench_fit.____
print(portfolio_alpha)
# Annualize your portfolio alpha
portfolio_alpha_annualized = ____
print(portfolio_alpha_annualized)