การคำนวณผลตอบแทนการลงทุนด้วย Python

การทำ portfolio optimization ด้วย google colab I

Portfolio optimization คือการสร้างพอร์ตการลงทุนที่ดีที่สุดตามเป้าหมายของผู้ลงทุน โดยปกติพอร์ตการลงทุนตามเป้าหมายในที่นี้คือผลตอบแทนสูงที่สุด ณ ระดับ เสี่ยงหนึ่งหรือความเสี่ยงตํ่าที่สุด ณ ระดับผลตอบแทนที่ต้องการ

สิ่งแรกที่เราต้องทราบและเป็นพื้นฐานของการลงทุนคือการหาผลตอบแทน ผลตอบแทนคือมูลค่าส่วนเกินที่เราได้รับจากการลงทุน

ผมเชื่อว่าทุกคนน่าจะเข้าจะวิธีหาผลตอบแทนเฉลี่ยกันอยู่แล้ว แต่ในแนวคิดการลงทุนผลตอบแทนเฉลี่ยอาจไม่ใช่วิธีที่ดีที่สุดในการวัดผลตอบแทนลองมาดูตัวอย่างเพื่อความเข้าใจกัน

ถ้าวันนี้ผมลงทุนกองทุน A ให้ผลตอบแทน 12 % ต่อปี คำถามของมคือการลงทุนนี้ให้ผลตอบแทนต่อเดือนเท่าใหร่

ผมเชื่อว่าต้องบ้างคนตอบว่า 1 % แต่นั้นเป็นคำตอบที่ผิด ถ้าไม่เชื่อเราลองพิสูตน์กัน

เรามีเงินลงทุนเริ่มต้น 1 ล้านบาท ผลตอบแทน 12 % ต่อปี คือ 120,000 บาท

ถ้าเราลงทุนเป็นรายเดือนแหละ ได้ผลตอบแทน 1% ผลตอบแทนที่เราได้ในเดือนแรกคือ 10,000 บาท เงินต้นทั้งหมดที่เราพร้อมในเดือนที่สองคือ 1 ล้านกับอีก 1 หมื่นบาท ลงทุนในเดือนที่สอง ผลตอบแทนที่ 1 % ดังนั้นสิ้นเดือนที่สองจะมีเงิน 1 ล้าน 1 หมื่น กับอีก 100 บาท คิดไปเรื่อย จนไปเดือนที่ 12

จะเห็นได้ว่าผลตอบแทนไม่เท่ากันจากผลตอบแทนทบต้นนั้นเอง

เปิด colab กัน

โหลดไฟล์ได้ที่ https://colab.research.google.com/drive/1QqasO_Bxk_HIQ7_ZKJc75MZAsppNnjr8

สิ่งเเรกที่เราต้องทำคือ import libery ในที่นี้เราจะ Import pasdas , numpy, matplot, และอย่าลืม Pandas_darareader เพื่อไว้อ่านข้อมูล

ต่อไปเราก็โหลดข้อมูลโดยเราจะเรียกข้อมูลจาก yahoo finance โดยใช้คำสั่งตามรูปด้านล่าง ถ้าใครอยากได้หุ้นตัวอื่นกดได้เลย

https://finance.yahoo.com/trending-tickers

การหาผลตอบแทนรายวันง่ายมากคือเราให้ใส่ pct_chang() เข้าไป ถ้าอยากได้รายเดือนให้ fill M รายปีให้fill Y

ถ้าเราอยากรู้ช่วงของผลตอบแทนก็สามารถพอตออกมาเป็นกราฟได้

สุดท้ายถ้าเราอยากทราบง่าเราลงทุนไปหนึ่งบาทผลตอบแทนจะเป็นเท่าใหร่ก็สามารถคำนวณได้เลย

อ่านตอนอื่นๆได้ที่

1. การคำนวณผลตอบแทนการลงทุนด้วย Python
2. การหาความผันผวนของพอร์ตการลงทุนด้วย Python
3. การหา Max Drawdown ด้วย Python
4. การวัด การเบี่ยงเบนของผลตอบแทนด้วย Python
5. การวัด SemiDeviation ด้วย Python
6. การวัด VaR. และ CVaR. ด้วย Python
7. รีวิวการใช้ ffn. ใน Python
8. การหา Top Drawdown ด้วย Python
9. การหาค่า Sharpe ratio ด้วย Python
10. การหากลุ่มหลักรัพย์ที่เส้นประสิทธิภาพ Efficient Frontier ด้วย Python
11. การหา shape ratio สูงสุดและเส้น CML ด้วย Python
12. การสร้างมูลค่าตลาดแบบถ่วงน้ำหนักด้วย PYTHON
13. ข้อจำกัดของการกระจายความเสี่ยงและการทำประกันพอร์ตการลงทุน
14. การจำลอง ผลตอบแทนด้วย RANDOM WALK Generation และ Montecarlo simulation
15. Sharpe Style Analysis
16. Factor Investing ด้วย Python
17. วิเคราะห์ ประเภทกองทุนรวมด้วย Python
18. การทำ Portfolio optimization
19. สร้างแนวรับแนวต้านวิเคราะห์หุ้นด้วย Python