等權重投資組合
在比較不同投資組合時，你常會將績效與一個直覺的等權重投資組合做對照。如果你的投資組合無法勝過簡單的等權重做法，你可能要考慮換一個策略，或在其他方法都行不通時，直接採用這個直覺做法。當市值最大的公司表現不佳時，等權重投資組合往往有機會跑贏大盤。原因是，即使是很小的公司，在等權重投資組合中的權重也會和 Apple 或 Amazon 一樣。
為了讓你更容易視覺化投資組合的累積報酬，我們已在你的工作區定義了 cumulative_returns_plot() 函式。
本練習屬於課程
Python 投資組合風險管理入門
練習說明
- 將
numstocks設為9，也就是你投資組合中的股票數量。 - 使用
np.repeat()，將portfolio_weights_ew設為一個對 9 檔股票皆為等權重的陣列。 - 在計算投資組合報酬時，使用
.iloc存取器選取所有列與前 9 欄。 - 最後，檢視隨時間變化的累積報酬圖。
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。
# 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'])