课程

Python 投资组合风险管理入门

中级技能水平

更新时间 2026年4月

评估投资组合风险与收益，构建市值加权股票投资组合，并学习如何通过情景生成预测和对冲市场风险。

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PythonApplied Finance

4小时

13 视频

51 道练习

4,250 XP

29,173

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课程描述

本课程将带您像华尔街的量化分析师一样评估基础的投资组合风险与收益。这是实现投资组合构建与管理流程全面自动化的关键一步。您将了解驱动组合收益的因素，构建按市值加权的股票投资组合，并学习如何通过情景生成来预测并对冲市场风险。

先决条件

Introduction to Financial Concepts in Python Manipulating Time Series Data in Python

1

单变量投资风险与收益

学习投资风险与金融收益分布的基础知识。

金融回报

金融时间序列数据

计算金融收益率

收益分布

均值、方差与正态分布

第一阶矩：Mu

二阶矩：方差

方差的年化处理

偏度与峰度

三阶矩：偏度

第四阶矩：峰度

正态性统计检验

2

投资组合投资

通过构建资产组合来提升对投资的理解，并提高风险调整后的收益。

投资组合构成与回测

计算投资组合收益

等权重投资组合

按市值加权的投资组合

相关性与协方差

相关矩阵

协方差矩阵

投资组合标准差

Markowitz 投资组合

有效前沿

夏普比率

MSR 投资组合

3

因子投资

了解影响您投资组合收益的主要因子，以及如何量化组合对这些因子的敞口。

资本资产定价模型（CAPM）

超额收益

使用协方差计算 beta

用 CAPM 计算贝塔

Adjusted R-squared

Alpha 与多因子模型

Fama French 三因子模型

p 值与系数

因子建模中的经济直觉

有效市场与阿尔法

扩展三因子模型

5 因子模型

Alpha 与 R-squared 的关系

4

在险价值

本章将介绍两种方法，用于估计在给定资产或资产组合下发生亏损的概率以及这些亏损的期望值。

估计尾部风险

历史回撤

历史 Value at Risk

历史条件性预期损失

VaR 的扩展

调整 VaR 和 CVaR 的分位数

参数化 VaR

缩放风险估计

随机游走

随机游走模拟

Monte Carlo 模拟

Monte Carlo VaR

理解风险

Python 投资组合风险管理入门

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