Портфельный анализ с помощью Python
В данном курсе вы познакомитесь с захватывающим миром инвестирования, узнаете о портфелях, рисках и доходности.
Преподаватель
Залина Озова
Более 3 лет преподаю информатику и математику. Обучаю студентов основам программирования. Реализую программы углубленного изучения предмета.
4часа
14видео
35упражнений
4200опыта
Описание курсаВы когда-нибудь задавались вопросом, является ли инвестиционный фонд хорошим вложением? Или сравнивали два варианта инвестиций и задумывались, в чем разница между ними? Что вообще означает показатель риска? Может вы часто сталкиваетесь с финансовыми данными и хотите оптимизировать работу с ними? В этом курсе вы познакомитесь с захватывающим миром инвестирования, узнаете о портфелях, рисках и доходности, а также об их критическом анализе. Работая с данными об акциях, вы узнаете, как рассчитать важные показатели риска, разложить их по полочкам и подобрать оптимальный портфель. После этого курса вы сможете более эффективно принимать решения с помощью финансовых данных и будете лучше понимать инвестиционные портфели.
1. Введение в портфельный анализ
В первой части курса вы узнаете, как портфель формируется из отдельных активов и соответствующих финансовых весов. Также глава научит рассчитывать основные характеристики портфеля: доходность и риск.2. Риски и доходы
В этой части вы научитесь измерять доходы и риски. Рассмотрим два наиболее важных показателя дохода – среднегодовая доходность и доходность с поправкой на риск. Также вы узнаете, как рассматривать риск с учетом различных аспектов. Эта часть посвящена перекосу и эксцессу распределения, а также уменьшению рисков.Среднегодовая доходность
50
Годовая оценка доходности портфеля
100
Сравнение годовых показателей доходности
100
Доходность с учетом рисков
50
Интерпретация коэффициента Шарпа
100
Коэффициент Шарпа для S&P500
100
Коэффициент Шарпа для портфеля
100
Ненормальное распределение доходности
50
Коэффициент перекоса для S&P500
100
Вычисление перекоса и эксцесса
100
Сравнение распределений доходности акций
100
Альтернативные показатели риска
50
Коэффициент Сортино
100
Портфель с максимальной просадкой
100
3. Оценка эффективности
В третьей части курса вы узнаете об инвестиционных факторах и об их влиянии на риск и доход. Познакомитесь с факторной моделью Фамы-Френча и воспользуетесь ею, чтобы разложить доходность портфеля на объяснимые общие факторы. В этой части также рассказывается об использовании Pyfolio, общедоступного инструмента для анализа портфеля.4. Оптимизация портфеля
В последней части вы узнаете, как создать наиболее предпочтительные веса портфеля, используя систему оптимизации Марковица. Найдете оптимальные веса для желаемого уровня риска или дохода. Познакомитесь с альтернативными способами расчета ожидаемого риска и дохода.
Портфельная теория Марковица
50
Понимание эффективной границы
100
Расчет ожидаемого риска и дохода
100
Функции риска PyPortfolioOpt
100
Оптимальная доходность портфеля
100
Максимальный коэффициент Шарпа и минимальная волатильность
50
Оптимизация портфеля: Максимальный коэффициент Шарпа
100
Оптимизация минимальной волатильности
100
Сравнение максимального коэффициента Шарпа и минимальной волатильности
100
Альтернативная оптимизация портфеля
50
Экспоненциально взвешенные доход и риск
100
Сравнение подходов
100
Изменение диапазона
100
Подведение итогов
50
