correlación de la cartera de acciones

Question

Tengo una cartera de acciones y todo lo que quiero hacer es asegurarse de que yo no soy de comercio una gran posición, así que me gustaría monitor algún tipo de métrica que me da una idea aproximada de lo que la correlación general de la cartera y cómo está cambiando día a día a través del movimiento de los precios. Quiero llegar a un número de un día, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. digamos que tengo tres poblaciones a,b,c. Sólo debo tomar la correlación entre a y b, b y c, a y c, entonces el promedio? ¿Cuál es la forma correcta de hacerlo?

Sería posible dar un simple ejemplo? Digamos a,b,c de las existencias, y los pesos son de 20%,30%,50%, respectivamente. Los 3 días de diario se devuelve

day  a  b  c
 1   0% 2% 2%
 2   1% -1% 0%
 3   2% 1% 0%

¿Cómo se aplica la fórmula?

Y también curioso es que hay un paquete en python que hace estos cálculos para usted? Me imagino que estoy pidiendo un bonito estándar cuestión, uno podría pensar que es un pre-paquete de solución en una biblioteca en algún lugar. Sería pandas tienen algo?

Answer 1

Creo que usted podría estar buscando la cartera de retorno de la varianza: $$\sigma_p^2 = \sum_i \sum_j w_i w_j \sigma_i \sigma_j \rho_{ij},$$ donde $\rho_{ij}$ es el producto-momento de Pearson el coeficiente de correlación entre los rendimientos de los activos $i$ y $j$ y $\rho_{ij} = 1$ por $i=j$.

En su caso, usted podría sopesar los bienes en partes iguales o según la real pesos en su cartera y volver a calcular que métricas diarias.

En general, la parte inferior de la correlación entre los valores en su cartera, la parte inferior de la cartera de varianza, que es lo que se pretende medir.

Editar
Ya que yo no trabajo con python hice una rápida en google-buscar y encontrar la siguiente pregunta/respuesta de como hacer el cálculo en python: https://stackoverflow.com/questions/7409108/portfolio-variance-of-a-portfolio-of-n-assets-in-python

Answer 2

En su documento sobre sus S&P 500 Implícita Correlación Índice CBOE ha definido una medida para el mercado de capitalización promedio ponderado de correlación del índice S&P 500 que podría ser aplicado a las carteras en general. La ecuación

$$ \rho_{av} = \frac{\sigma^2 - \sum_{i=1}^N w_i^2\sigma_i^2}{2 \sum_{i=1}^N \sum_{j>i}^N w_i w_j \sigma_i \sigma_j} $$

también se ha discutido en este post en este foro. Como la correlación entre dos activos, esta correlación se aproxima a una cuando todos los activos se correlacionó (por ejemplo, el mercado se bloquea) y disminuye e incluso puede llegar a ser negativos, ya que los activos se vuelven menos correlacionados. He encontrado la computación en base a una semana del pasado mes diaria de datos puede ser útil para el seguimiento relativamente corto plazo los cambios en la larga sólo de la cartera de correlación.

No sé de publicada la aplicación de esta ecuación, pero es sencillo código en R.