Google Finans'tan (neredeyse) canlı hisse senedi verilerinin nasıl alınacağına dair önceki bir gönderide bahsetmiştim. Ancak, farklı pazarlardan veri almaya başlarsanız, farklı pazarlar farklı günlerde kapalı olduğundan günlük geçmiş oranlar bir anlam ifade etmeyecektir. Bu, hisse senetleri arasındaki korelasyonu anlamaya çalışırken sorunlara neden olur. Buna bir çözüm, her ay için ayarlanmış hisse senedi fiyatı daha iyi bir korelasyon göstergesi olacağından, aylık oranları çekmektir.
Python, geçmiş bilgileri doğrudan bir pandalar veri çerçevesine çekmenize olanak tanıyan pandas_datareader adlı harika bir kitaplığa sahiptir . Tek dezavantajı, bir API'nin kullanımdan kaldırılması durumunda kodunuzun kırılmasıdır. Bu nedenle, bu öğreticiyi Yahoo Finance'in Geçmiş veri indirme işlevini kullanarak oluşturmayı seçtim. Bu makalenin amacı, dünya çapında büyük miktarda tarihsel veriyi (20 yıldan fazla değere sahip) çekmek ve ardından Modern Portföy Teorisini (Ortalama Varyans Optimizasyonu) verimli bir sınır oluşturmak için kullanmaktır. Verimli sınır, portföyünüzdeki varlık tahsislerine, belirli bir risk toleransı ve beklenen getiriye göre karar vermenize yardımcı olabilir.
Portföy optimizasyonunun amacı, belirli bir risk toleransı için yıllık olarak tahmin edilen bir getiri elde etmektir. Getiri, yatırım stratejilerine karar vermeye yardımcı olmak için bir ağırlık portföyü (varlık tahsisi) ile ilişkilendirilir. Bu analizde kullanılacak optimizasyon stratejisi, genellikle 1952'de Harry Markowitz tarafından tanıtılan Ortalama Varyans Optimizasyonu (MVO) olarak bilinen Modern Portföy Teorisidir (Markowitz, 1952). MVO modeli yalnızca tarihsel sonuçları dikkate alır ve bu nedenle aşağıdakilerle sınırlıdır bu. 'Görüşler' veya gelecekteki piyasa tahminlerine ilişkin içgörü gibi bir modeli etkileyebilecek diğer faktörleri hesaba katamayacaktır. Gelecekteki optimizasyonlara dahil edilebilecek daha sağlam bir model, piyasa getirileriyle ilgili belirli görüşler için kullanıcı girdisi sunarak varlık tahsisi sürecini geliştiren Black-Litterman Modelidir (Black & Litterman, 1992).
Bu yazı boyunca, tam olarak ne olduğunu anlayabilmeniz için size bir excel çalışma kitabında rehberlik edeceğim. İsterseniz excel çalışma kitabını buradan indirebilirsiniz .
Yüksek aktif yönetim maliyetlerinden kaçınmak için, optimizasyon için seçilen varlıklar olarak Endeks Fonlarını kullanmayı seçtim. Piyasa endeksleri en uzun hisse senedi geçmişine sahiptir ve bireysel şirket hisse senetlerinin risklerini taşımaz. Tarihsel olarak piyasalar büyümüştür ve piyasa endekslerini kullanarak beklenen getiri, her yıl piyasayı geride bırakmaya çalışmaktan çok daha iyi olan piyasa ortalamasında olacaktır. Ek olarak, endeksler hem coğrafi konum hem de varlık türü açısından daha fazla açığa çıkmaya yardımcı oldu. Optimizasyon için aşağıdaki endeksler seçildi (Tablo 1).
[Excel Workbook sheet: Names]
Yatırımcılar Kanadalı olacağından coğrafi görünüme üç farklı alanda bakıyorum: Kanada, ABD ve Uluslararası. Ayrıca, varlık türüne göre, öz sermaye, sabit gelir ve emtia karışımı seçildi.
Optimizasyon, gelecekte 30 yıla kadar bakacağından, ne kadar çok veri toplanırsa o kadar iyidir. Veriler, yaklaşık 22 yıllık verileri hesaba katmak için 1 Temmuz 1996'dan 1 Mart 2018'e kadar toplandı. Bu varlıklar için mevcut sınırlı veriler nedeniyle, daha uzun yıllar veri elde etmek veya sabit gelirli fonları hariç tutmak bir ödünleşmeydi. Dünya çapında farklı piyasa kapanışları nedeniyle veri toplama için tutarsız tarihlerden kaçınmak için aylık veriler toplandı. Bu zaman çerçevesi, 1997'deki Asya Finansal Krizi (Michael & John, nd), 2000–2002 arasındaki Dotcom Crash (Beattie, Market Crashes: The Dotcom Crash (2000–2002), nd) ve Konut Balonu / Kredi Krizi (Beattie, Piyasa Çöküşleri: Konut Balonu ve Kredi Krizi (2007–2009), nd) 2007–2009.
Düzeltilmiş aylık kapanış fiyatı, aşağıdaki parametrelerden yararlanmak için filtreler uygulanarak Yahoo Finans'tan (Geçmiş Stok Verileri) çekildi :
[Excel Workbook sheet: Adjusted Closing]
Her bir endeksten düzeltilmiş kapanış fiyatları alınmış ve daha sonra bir tablo halinde harmanlanmıştır.
[Excel Workbook sheet: Returns]
Daha sonra, bir önceki ayın kapanış fiyatının cari ayın kapanış fiyatından çıkarılması ve ardından bir önceki ayın kapanış fiyatına bölünmesi ile aylık getiri yüzde olarak hesaplanmıştır.
R i = (Kapanış Fiyatı i - Kapanış Fiyatı i-1) / Kapanış Fiyatı i-1
Her bir varlığın ortalama aylık getirisini elde etmek için tüm getirilerin ortalaması alınmıştır. Daha sonra bu ortalamalar, yıllık ortalama getiri elde etmek için 12 ile çarpıldı.
[Excel Workbook sheet: Cov-STD-Cor]
Her bir varlığın diğer tüm ilgili varlıklarla karşılaştırılmasıyla bir kovaryans matrisi oluşturuldu. Bu matris, her bir varlığın riskini ve diğerleriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamak için çok önemlidir.
Her varlık için standart sapma, aylık getirilere bakılarak alınmıştır. Bu daha sonra korelasyon matrisini hesaplamak için kullanıldı.
Bu formülün üst kısmı excel çalışma kitabındaki Kovaryans matrisidir ve alt kısım D Matrisidir . Bu ikisini bölerek Korelasyon Matrisini elde edersiniz .
Korelasyon, iki varlığın ne kadar benzer olduğunu anlamak açısından önemlidir. Korelasyon ne kadar yüksekse, aynı yönde hareket etme olasılıkları da o kadar yüksektir. Negatif korelasyon, bir varlık yükselirse, diğerinin düşeceği ve bunun tersi olacağı anlamına gelir.
Beklendiği gibi, varlıklar kendileriyle% 100 korelasyona sahiptir. Ek olarak, S & P500 (GSPC) Dow Jones Industrial Exchange (DJI) ile% 95 korelasyon içindedir. İki endeks arasında çok fazla örtüşme olduğu için bu sezgiseldir. Bir diğer ilginç bulgu da Hazine Bonolarının özel sektör tahvil endeksleri ile negatif yönde yoğun bir korelasyon içinde olmasıdır.
[Excel Workbook sheet: Efficient Frontier]
Verimli bir sınır oluşturmak için, standart sapma σ p belirli değerlerle sınırlandırılırken beklenen getiri E (R p) maksimize edildi. Her bir varlığın ağırlığı i, w i'dir. Korelasyon katsayısı ρ ij, i ve j varlıkları arasındaki korelasyondur.
Herhangi bir şey yapmadan önce Beklenen Getirileri ve Standart Sapmaları yıllık hale getirmeyi hatırlamak önemlidir. Aylık kapanış fiyatlarını aldığımız için, bu çalışma sayfasındaki A2 hücresinde görüldüğü gibi 12 ile çarpın.
Bu maksimum noktaları hesaplamak için Excel'in Çözücü eklentisi kullanıldı. Henüz çözücü eklenmemişse, Dosya -> Seçenekler -> Eklentiler -> Yönet: Excel Eklentileri Git -> Çözücü Eklentisi'ne tıklayın ve Tamam'ı seçin. Doğru şekilde yapılırsa, şimdi Excel'deki Veri bölmesinde Çözücü seçeneğini görmelisiniz.
Açığa satıştan kaçınmak için her bir varlığın ağırlığı pozitif değerlerle ve çeşitlendirmeyi sağlamak için% 20'lik bir üst sınırla sınırlandırıldı. Çözücü, verimli sınır için farklı puanlar elde etmek amacıyla portföy için Standart Sapmanın (STD_P) birden çok farklı yinelemesi için çalıştırıldı. Yaklaşık 15 senaryodan sonra, Portföyün Beklenen Getirisi (E (R_P)), verimli sınırınızı elde etmek için STD_P'ye göre grafiklenmiştir. İyi bir sınır elde etmenizi sağlamak için Beklenen Getiriyi en üst düzeye çıkardığınızdan ve aynı zamanda en aza indirdiğinizden emin olun. Elbette sadece beklenen maksimum getiri ile ilgileneceksin çünkü neden daha az para istiyorsun?
Beklendiği gibi, daha yüksek getiri sağlayan portföyler sadece daha yüksek riske sahip hisse senetlerindeydi ve en az riske sahip portföyler, sabit getirili varlıklara ağırlıklı olarak ağırlık veriyordu.
Minimum risk ile optimum nokta, yıllık% 4,55 Beklenen Getiri ve aşağıdaki varlıklardan oluşan bir portföydür:
Beattie, A. (nd). Pazar Çöküyor: Konut Balonu ve Kredi Krizi (2007–2009) . Investopedia'dan alındı:https://www.investopedia.com/features/crashes/crashes9.asp
Beattie, A. (nd). Pazar Çöküyor: Dotcom Çöküşü (2000–2002) . Investopedia'dan alındı:https://www.investopedia.com/features/crashes/crashes8.asp
Black, F. ve Litterman, R. (1992). Global Portföy Optimizasyonu. Financial Analysis Journal , 28–43.
Geçmiş Stok Verileri . (nd). Yahoo Finance'tan 03 16, 2017 alındı:https://finance.yahoo.com/quote/%5EN225/history?period1=975646800&period2=1521086400&interval=1mo&filter=history&frequency=1mo
Markowitz, H. (1952). Portföy Seçimi. The Journal of Finance , 77–91.
Sorumluluk Reddi - Bu makaledeki materyaller yalnızca bilgi amaçlı sağlanmıştır. Herhangi bir menkul kıymet satın almak veya satmak veya herhangi bir yatırım stratejisi uygulamak tavsiye edilmez.
Michael, C. ve John, C. (nd). Asya Mali Krizi . Federal Rezerv Geçmişinden Alındı:https://www.federalreservehistory.org/essays/asian_financial_crisis
İlk olarak 21 Mart 2018'de https://www.shafquatarefeen.com adresinde yayınlanmıştır .
Geçen yıla dönüp baktığımızda, yatırım ortamının dalgalanma ve belirsizlikle dolu olduğu açıktır. Enflasyon yükseldi ve merkez bankaları para politikasını sıkılaştırdı, bu da hem hisse senedi hem de sabit getirili piyasaların yoğun bir şekilde satış yapmasına neden oldu.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.