GMV 投資組合
全域最小波動度投資組合（global minimum volatility），簡稱 GMV，是在相同風險水準下擁有最低標準差（風險）且報酬最高的投資組合。
報酬很難預測，但波動度與相關係數通常隨時間較為穩定。這表示 GMV 投資組合在樣本外往往表現優於 MSR 投資組合，即使 MSR 在樣本內可能有明顯領先。當然，在財務領域，真正重要的是樣本外的結果。
本練習屬於課程
Python 投資組合風險管理入門
練習說明
- 將
RandomPortfolios依照「最低」波動度值排序，使用遞增順序。 - 將
GMV_weights_array與StockReturns的列相乘，得到加權後的股票報酬。 - 最後，檢視隨時間累積報酬的圖表。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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'])