Инвестициони портфолио је скуп финансијских средстава, као што су акције, обвезнице или криптовалута, у које појединац улаже. Инвестиција се углавном идентификује на основу њеног ризика (колико је променљива вредност) и њеног поврата (колики је очекивани добитак). Инвеститори имају за циљ да изграде портфолио који минимизира ризик док максимизира принос.  Пошто се улагања своде на разумевање бројева, стручни трговци користе технике и моделе науке о подацима како би оптимизовали своју стратегију улагања. Један такав модел је Модерна теорија портфеља (МПТ), такође позната као Марковитз-ова теорија средње варијансе. Модел обезбеђује оптималан инвестициони портфолио користећи процену ризика и максимизира принос за инвеститора.  Хајде да разумемо улогу науке о подацима у ефикасном улагању, детаљно погледамо савремену теорију портфолија и разговарамо о претпоставкама и ризицима повезаним са моделима науке о подацима.   Више о Марковицовој теорији средње варијансе  Марковитзову теорију средње варијансе први је објавио Хари Марковитз 1952. године. Теорија представља модел заснован на подацима који анализира финансијске трендове да би се проценио ризик и принос. По правилу, инвестиције се категоришу као нискоризичне, са ниским приносом и високо ризичне и са високим приносом. Једноставније речено, утврђује да улагања са већим фактором ризика носе већу награду и обрнуто.  МПТ пружа оптималан избор инвестиција који балансира ризик за награду. Коначан избор инвестиција и њиховог учешћа у портфолију представља идеалну стратегију улагања засновану на трендовима података.   Наука иза модерне теорије портфеља  Хајде да разумемо математику иза МПТ-а. Међутим, прво морамо разумети неколико кључних појмова који чине могућим математички модел.    Ово је проценат поврата који се очекује од инвестиције. Може се израчунати коришћењем статистичке анализе историјских трендова. Очекивани принос:    Ово квантификује волатилност одређеног финансијског средства. То је мера ризика повезаног са инвестицијом, тј. имовина велике варијансе носи висок ризик и високу награду. Такође се процењује коришћењем статистичке анализе трендова података. Стандардна девијација:    Ово процењује однос између различитих средстава. Коваријанса помаже у оптимизацији дистрибуције портфеља променом тежине средстава у зависности од коваријанси. Коваријанса:     С обзиром на три акције, А, Б и Ц, хајде да направимо портфолио. Инвеститор има за циљ да схвати колико средстава да додели било којој деоници. За дате акције, претпоставимо да свака акција има следеће карактеристике. Ако је укупан износ инвестиције 1000 УСД, 200 УСД је за акције А, 300 УСД за Б и 500 УСД за Ц. С обзиром на дистрибуцију, испада да је средњи принос портфеља.   Проценти алокације се такође сматрају тежином профила јер одређују колико улагања иде у коју имовину.  Други важан фактор који овде треба узети у обзир је варијанса или ризик портфеља. Ризик портфеља је теже израчунати јер се узима у обзир коваријанса различитих средстава. Оптимални портфолио по Марковитз моделу укључује средства са негативном корелацијом. Ако одређена имовина опада, друга ће расти и супротставити се свом губитку, смањујући ризик укупног портфеља.  Формула за варијансу портфеља постаје   Коваријансу треба израчунати за сваки пар средстава у портфељу. Претпоставимо да наша средства имају следећу матрицу корелације.   Узимајући у обзир вредности корелације и горњу стандардну девијацију, можемо израчунати коваријансе користећи следећу формулу:   Матрица коваријансе постаје   Користећи горе израчунате вредности, наша коваријанса портфеља постаје    Еффициент Фронтиер  Горњи пример приказује једну могућност за инвестициони портфолио. Марковитзова теорија ствара више комбинација таквих портфеља користећи различите вредности алокације (пондера). Различити портфолији приказују различите нивое приноса за дату вредност ризика (варијансу). Ови различити портфељи су визуелизовани на графикону који се зове Ефикасна граница.   Крива представља компромис између ризика и награде где су инвеститори заинтересовани за све што је изнад линије. Још један занимљив фактор овог графикона је линија алокације капитала (ЦАЛ) која иде од тачке без ризика (Нулта стандардна девијација) и формира тангенту преко криве. Тачка тангенте има највећи однос награде и ризика и представља најбољи могући портфолио за улагање.   Кеи Такеаваис  Инвестициони портфолио се састоји од различитих средстава као што су акције и обвезнице. Сваки инвеститор почиње са фиксним инвестиционим капиталом и одлучује колико ће уложити у свако средство. Технике науке о подацима као што је Марковитзова теорија средње варијансе помажу у одређивању оптималне алокације удела за изградњу оптималног портфеља.  Теорија формулише математички модел за оптимизацију алокације средстава како би се постигао максимални принос за дати ниво ризика. Анализира различита финансијска средства и узима у обзир њихову стопу приноса и факторе ризика, с обзиром на њихове историјске трендове. Стопа приноса је апроксимација колико профита ће средство генерисати у датом временском периоду. Фактор ризика се квантификује коришћењем стандардне девијације вредности имовине. Веће одступање представља променљиво средство, а самим тим и већи ризик.  Вредности приноса и ризика су израчунате за различите комбинације портфеља и представљене су на кривој ефективне границе. Крива помаже инвеститорима да одреде највеће приносе у односу на њихов одабрани ризик.

Every

Read My Stories

Овај аудио је произведен на оригиналном језику приче!

Наука о подацима за оптимизацију портфолија: Марковитзова теорија средње варијансе

About Author

КОМЕНТАРИ

ХАНГ ТАГС

ОВАЈ ЧЛАНАК ЈЕ ПРЕДСТАВЉЕН У

Related Stories

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Building a website with React and Bulma

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Building a website with React and Bulma

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps