Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python

Chương 2 đi sâu vào cách đo lường chính xác lợi nhuận và rủi ro. Hai thước đo quan trọng nhất của lợi nhuận — lợi nhuận hàng năm hóa và lợi nhuận đã điều chỉnh theo rủi ro — được đề cập ở phần đầu của chương. Ở phần sau, bạn sẽ học cách nhìn nhận rủi ro từ các góc độ khác nhau. Phần này tập trung vào độ lệch (skewness) và độ nhọn (kurtosis) của phân phối, cũng như rủi ro phía giảm (downside risk).

Trong chương 3, bạn sẽ tìm hiểu về các nhân tố đầu tư và vai trò của chúng trong việc dẫn dắt rủi ro và lợi nhuận. Bạn sẽ học về mô hình nhân tố Fama-French và dùng nó để phân rã lợi nhuận danh mục thành các nhân tố chung có thể giải thích được. Chương này cũng giới thiệu cách sử dụng Pyfolio, một công cụ phân tích danh mục đầu tư mã nguồn mở.

Ở chương cuối, bạn sẽ học cách tạo trọng số danh mục tối ưu bằng khuôn khổ tối ưu hóa danh mục của Markowitz. Bạn sẽ học cách tìm trọng số tối ưu cho mức rủi ro hoặc lợi nhuận mong muốn. Cuối cùng, bạn sẽ học các cách thay thế để tính rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, chỉ sử dụng dữ liệu mới nhất.