金融分析与风险管理——投资组合收益率、波动率计算
金融分析与风险管理——投资组合收益率、波动率计算
- 1 投资组合的预期收益率
- 2 投资组合的波动率
1 投资组合的预期收益率
假设由N只股票构成一个投资组合,各只股票的预期收益率分别为E(Ri)E(R_i)E(Ri),则投资组合的预期收益率计算如下:
E(Rp)=∑wiE(Ri)=[w1,w2,...,wN][E(R1),E(R2),...,E(RN)]T且满足:∑wi=1E(R_p) = \sum w_iE(R_i) = [w_1,w_2,...,w_N][E(R_1),E(R_2),...,E(R_N)]^T \\[10pt] 且满足:\sum w_i =1 E(Rp)=∑wiE(Ri)=[w1,w2,...,wN][E(R1),E(R2),...,E(RN)]T且满足:∑wi=1
简单收益率计算
rt=Pt+DtPt−1−1r_t = \frac{P_t+D_t}{P_{t-1}} - 1rt=Pt−1Pt+Dt−1
复利收益率计算
由简单收益率计算复利收益率的公式如下:
Rc=(1+r1)(1+r2)....(1+rt)1tT−1R_c = {(1+r_1)(1+r_2)....(1+r_t)}^{\frac{1}{t}T}-1Rc=(1+r1)(1+r2)....(1+rt)t1T−1
其中,t是持有期,T是需计算的复利期。
连续收益率计算
Rt=ln(Pt+DtPt−1)R_t = ln(\frac{P_t + D_t}{P_{t-1}})Rt=ln(Pt−1Pt+Dt)
通常情况下,年化收益率可通过日收益或者月收益率计算得到,其计算公式如下:
Ryear=rday∗252Ryear=rmonth∗12orRyear=Rday∗252Ryear=Rmonth∗12R_{year}=r_{day}*252 \\[10pt] R_{year}=r_{month}*12 \\[10pt] or \\[10pt] R_{year}=R_{day}*252 \\[10pt] R_{year}=R_{month}*12 \\[10pt] Ryear=rday∗252Ryear=rmonth∗12orRyear=Rday∗252Ryear=Rmonth∗12
在股票的日收益计算中,我们通常使用连续收益率(对数收益率)进行计算,因为该收益率考虑了连续的时间价值。
2 投资组合的波动率
在计算投资组合的波动率之前,通常需要先计算每只股票收益率之间的协方差与相关系数,以两只股票为例进行说明:
σp2=(w1σ1)2+(w2σ2)2+2w1w2Cov(R1,R2)=(w1σ1)2+(w2σ2)2+2w1w2ρ12σ1σ2两边开根号:σp=(w1σ1)2+(w2σ2)2+2w1w2Cov(R1,R2)=(w1σ1)2+(w2σ2)2+2w1w2ρ12σ1σ2其中:ρ12=Cov(R1,R2)σ1σ2\sigma^2_p = (w_1\sigma_1)^2 + (w_2\sigma_2)^2 +2w_1w_2Cov(R_1,R_2) \\[10pt] = (w_1\sigma_1)^2 + (w_2\sigma_2)^2 +2w_1w_2\rho_{12}\sigma_1\sigma_2 \\[10pt] 两边开根号:\\[10pt] \sigma_p = \sqrt{(w_1\sigma_1)^2 + (w_2\sigma_2)^2 +2w_1w_2Cov(R_1,R_2)} \\[10pt] = \sqrt{(w_1\sigma_1)^2 + (w_2\sigma_2)^2 +2w_1w_2\rho_{12}\sigma_1\sigma_2} \\[10pt] 其中:\rho_{12} = \frac{Cov(R_1,R_2)}{\sigma_1\sigma_2} σp2=(w1σ1)2+(w2σ2)2+2w1w2Cov(R1,R2)=(w1σ1)2+(w2σ2)2+2w1w2ρ12σ1σ2两边开根号:σp=(w1σ1)2+(w2σ2)2+2w1w2Cov(R1,R2)=(w1σ1)2+(w2σ2)2+2w1w2ρ12σ1σ2其中:ρ12=σ1σ2Cov(R1,R2)
由N只股票构成的投资组合,其收益率方差计算表达式如下:
σp2=∑∑wiwjCov(Ri,Rj)=∑∑wiwjρijσiσj=W∑WT∑=[σ12σ12⋯σ1nσ21σ22⋯σ2n⋮⋮⋱⋮σN1σN2⋯σN2]\sigma^2_p = \sum \sum w_iw_jCov(R_i,R_j) = \sum \sum w_iw_j\rho_{ij}\sigma_i\sigma_j=W\sum W^T \\[10pt] \sum = \begin{bmatrix} {\sigma^2_1}&{\sigma_{12}}&{\cdots}&{\sigma_{1n}}\\ {\sigma_{21}}&{\sigma^2_2}&{\cdots}&{\sigma_{2n}}\\ {\vdots}&{\vdots}&{\ddots}&{\vdots}\\ {\sigma_{N1}}&{\sigma_{N2}}&{\cdots}&{\sigma^2_N}\\ \end{bmatrix} σp2=∑∑wiwjCov(Ri,Rj)=∑∑wiwjρijσiσj=W∑WT∑=⎣⎢⎢⎢⎡σ12σ21⋮σN1σ12σ22⋮σN2⋯⋯⋱⋯σ1nσ2n⋮σN2⎦⎥⎥⎥⎤
波动率(标准方差)近似遵循平方根法则,可以通过日收益波动率进行计算,公式如下:
σmonth=22σdayσyear=252σday\sigma_{month} = \sqrt{22}\sigma_{day} \\[10pt] \sigma_{year} = \sqrt{252}\sigma_{day} \\[10pt] σmonth=22σdayσyear=252σday
本文通过一个案例来说明如何计算投资组合的年化收益率、年化波动率,该投资组合有 5 个不同的资产构成,投资组的权重配比如下表:
资产名称 | 上海机场 | 宝钢股份 | 海通证券 | 工商银行 | 中国石油 |
---|---|---|---|---|---|
权重 | 0.15 | 0.2 | 0.5 | 0.05 | 0.1 |
案例中投资组合完整的数据可以通过百度网盘获取,提取码:tday。
案例中的日收益率使用对数收益率进行计算,Python程序如下:
data = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\构建投资组合的五只股票数据.xlsx',header = 0,index_col = 0)#归一化处理并画收盘价的走势图
(data/data.iloc[0]).plot(figsize=(8,6))
plt.legend()
plt.grid('True')# 对数收益率走势图
R = np.log(data/data.shift(1)) #计算日对数收益率
R = R.dropna() #删除缺失值
R.describe() #日收益率情况查看#直方图
R.hist(bins=40)
plt.grid('True')
#年化收益率:日收益转化
R_mean = R.mean()*252#计算年化协方差
R_cov = R.cov()*252
#计算相关系数
R_corr = R.corr()
#计算年化标准差
R_std = R.std()*np.sqrt(252)#投资组合的预期年化收益
weights = np.array([0.15,0.2,0.5,0.05,0.1])
# R_port = np.sum(weights*R_mean) #向量乘法计算
R_port = np.dot(weights,R_mean) #数组计算
# weights.shape
# R_mean.shape
vol_port = np.sqrt(np.dot(weights,np.dot(R_cov,weights.T)))
print('投资组合的年化预期收益率:',round(R_port,4))
print('投资组合的年化收益波动率:',round(vol_port,4))
# 投资组合的年化预期收益率: -0.0394
# 投资组合的年化收益波动率: 0.2128
使用设定的权重计算的投资组合的年化收益率为-3.94%,年化收益波动率为21.28%。
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