Анализ портфеля  
(Риск, Доходность, Коэффициент Шарпа, Бета)  
 
Ни данный сайт, ни материалы, размещенные на нем (включая любую информацию, касающуюся  
Здесь вы найдете пошаговое объяснение некоторых элементов портфельного анализа любых ценных бумаг, упомянутых на сайте) не содержит рекламы каких-либо ценных бумаг,  
предложения купить или продать какие-либо ценные бумаги.           
Мы создадим портфель из нескольких акций и попробуем применить некоторые методы портфельного анализа 
Но это не все. Мы будем использовать недельные данные за 2009 год для анализа, а потом сделаем изменения в портфеле в зависимости от результатов анализа, чтобы оптимизировать портфель и 
посмотрим насколько наши изменения улучшили портфель относительно оригинального портфеля и относительно индекса S&P в 2010 году
Примечание: мы будем анализировать недельные данные; это подразумевает, что мы впоследствии планируем создать портфель на неделю. Если вы хотите создать портфель на месяц, квартал, год - 
вам необходимо использовать соответственно месячные квартальные и годовые данные. Обычно инвесторы создают портфели по крайней мере на несколько месяцев. Мы же используем недельные 
данные для удобства (рынок 2008 года искажает всю статистику и данные, так что недельные данные за 2009 и 2010 годы использовать гораздо нагляднее)
ШАГ 1 СОЗДАНИЕ ПОРТФЕЛЯ  
Создадим простой портфель, состоящий из 5 акций (количество акций в портфеле, как и сами акции, просто взяты из головы). 
Мы возьмем акции американских корпораций Apple (AAPL), Citi (C), General Electric (GE), Exxon Mobil (XOM) и Alcoa (AA). Я старался выбирать компании из разных секторов.
Давайте представим, что мы сейчас в конце 2009 года. Мы проанализируем данные за 2009 год, модифицируем наш портфель и посмотрим, что с ним случится в 2010 году
Вот наш портфель:
Компания Тикер Последняя цена (конец 2009), $  Кол-во акций Позиция $ Доля в портфеле
Apple AAPL 209.04 12 2 508 18.1%
Citi C 3.35 785 2 630 19.0%
General Electric GE 15.44 200 3 088 22.3%
Exxon Mobil XOM 68.66 37 2 540 18.4%
Alcoa AA 16.34 187 3 056 22.1%
Всего портфель       13 822 100.0%
ШАГ 2 РАСЧЕТ ПАРАМЕТРОВ ПОРТФЕЛЯ   Цены ($) Изменение (%)
AAPL C GE XOM AA S&P AAPL C GE XOM AA S&P Портфель
Давайте посмотрим на ожидаемые риск и доходность нашего портфеля 09.01.2009 90.6 6.8 16.0 77.6 10.8 881.7
16.01.2009 82.3 3.5 14.0 78.1 9.4 843.7 -9.1% -48.1% -12.8% 0.7% -12.8% -4.3% -22.8%
Мы загрузили недельные цены для наших акций и индекс S&P за 2009 год  (см. справа) и 23.01.2009 88.4 3.5 12.0 78.0 8.3 834.0 7.3% -0.9% -13.8% -0.1% -11.7% -1.2% -4.9%
рассчитали недельные изменения для всех активов и для портфеля (это понадобится позже) 30.01.2009 90.1 3.6 12.1 76.5 7.8 816.5 2.0% 2.3% 0.8% -2.0% -6.5% -2.1% -0.5%
06.02.2009 99.7 3.9 11.1 80.3 8.4 868.6 10.6% 10.1% -8.5% 5.0% 7.8% 6.4% 4.2%
Ожидаемая доходность - это средняя недельная доходность 13.02.2009 99.2 3.5 11.4 74.6 7.5 815.3 -0.6% -10.7% 3.1% -7.2% -11.0% -6.1% -5.9%
Риск это стандартное отклонение недельных доходностей  20.02.2009 91.2 2.0 9.4 71.2 6.3 776.6 -8.0% -44.1% -18.0% -4.5% -15.9% -4.7% -19.9%
(используйте функцию СТАНДОТКЛОН в excel) 27.02.2009 89.3 1.5 8.5 67.9 6.2 725.6 -2.1% -23.1% -9.3% -4.7% -1.0% -6.6% -8.2%
06.03.2009 85.3 1.0 7.1 64.0 5.2 679.4 -4.5% -31.3% -17.0% -5.7% -16.2% -6.4% -13.6%
Итак, вот параметры акций и индекса S&P 13.03.2009 95.9 1.8 9.6 67.2 5.7 762.9 12.5% 72.8% 36.3% 5.0% 9.8% 12.3% 21.9%
  Доля в портфеле (w) Ожидаемая доходность (Re) Риск (σ) 20.03.2009 101.6 2.6 9.5 66.1 6.5 783.4 5.9% 47.2% -0.8% -1.7% 14.1% 2.7% 10.2%
Apple 18.1% 1.8% 4.9% 27.03.2009 106.9 2.6 10.8 70.0 7.8 805.6 5.2% 0.0% 13.0% 5.9% 19.3% 2.8% 7.8%
Citi 19.0% 0.4% 19.1% 03.04.2009 116.0 2.9 10.9 70.4 8.2 837.6 8.6% 8.8% 1.5% 0.7% 4.7% 4.0% 4.3%
General Electric 22.3% 0.3% 9.0% 10.04.2009 119.6 3.0 11.3 69.8 8.9 854.0 3.1% 6.7% 3.6% -0.9% 8.3% 2.0% 3.8%
Exxon Mobil 18.4% -0.2% 3.3% 17.04.2009 123.4 3.7 12.4 66.8 9.3 868.3 3.2% 20.1% 9.4% -4.4% 4.6% 1.7% 6.8%
Alcoa 22.1% 1.2% 8.6% 24.04.2009 123.9 3.2 12.1 66.6 9.1 857.9 0.4% -12.6% -2.3% -0.3% -1.3% -1.2% -4.0%
S&P   0.6% 3.6% 01.05.2009 127.2 3.0 12.7 68.0 9.7 880.4 2.7% -6.9% 4.8% 2.2% 6.0% 2.6% 1.3%
08.05.2009 129.2 4.0 14.5 70.8 10.0 923.0 1.5% 35.4% 14.5% 4.1% 3.3% 4.8% 12.9%
А теперь мы сделаем расчеты, аналогичные тем, что мы делали для расчета портфеля  15.05.2009 122.4 3.5 12.9 69.1 9.0 893.2 -5.2% -13.4% -11.5% -2.4% -9.8% -3.2% -9.0%
Марковица http://www.financetoys.com/portfolio/markrus.htm 22.05.2009 122.5 3.7 13.1 68.8 8.9 881.6 0.1% 5.5% 1.9% -0.4% -1.9% -1.3% 1.4%
29.05.2009 135.8 3.7 13.5 69.4 9.2 927.8 10.9% 1.4% 2.9% 0.8% 4.1% 5.2% 3.2%
ШАГ 3 РАСЧЕТ РИСКА И ДОХОДНОСТИ ПОРТФЕЛЯ   05.06.2009 144.7 3.5 13.5 73.0 10.9 935.0 6.5% -7.0% 0.4% 5.2% 18.7% 0.8% 3.2%
12.06.2009 137.0 3.5 13.5 73.8 12.0 935.2 -5.3% 0.3% -0.2% 1.1% 9.6% 0.0% 1.1%
Главная цель создания портфеля - диверсификация несистематических рисков 19.06.2009 139.5 3.2 12.1 71.1 11.0 912.6 1.8% -8.6% -10.4% -3.7% -8.3% -2.4% -6.4%
26.06.2009 142.4 3.0 11.8 69.1 10.8 920.9 2.1% -4.4% -2.9% -2.8% -2.2% 0.9% -2.3%
Давайте найдем средний риск и доходность портфеля и сравним их с аналогичными 03.07.2009 140.0 2.9 11.5 68.5 9.9 890.4 -1.7% -5.0% -2.5% -0.8% -8.4% -3.3% -3.6%
показателями индекса S&P 10.07.2009 138.5 2.6 10.8 65.1 9.3 881.9 -1.1% -10.1% -5.9% -4.9% -5.3% -1.0% -5.7%
17.07.2009 151.8 3.0 11.7 68.5 10.2 945.4 9.6% 16.6% 8.1% 5.2% 9.4% 7.2% 9.6%
Формула для ожидаемой (средней) доходности портфеля: 24.07.2009 160.0 2.7 12.0 72.3 11.0 977.6 5.4% -9.6% 3.3% 5.5% 7.8% 3.4% 2.2%
Rp = sum (Re x Ws) 31.07.2009 163.4 3.2 13.4 70.4 11.8 996.5 2.1% 16.1% 11.4% -2.6% 6.7% 1.9% 6.5%
07.08.2009 165.5 3.9 14.7 69.5 13.0 1 005.0 1.3% 21.5% 9.7% -1.3% 10.5% 0.9% 8.5%
То есть вы умножаете все ожидаемые (средние) доходности акций на их доли в портфеле и 14.08.2009 166.8 4.0 13.9 68.2 13.3 986.8 0.8% 4.9% -5.3% -1.8% 2.1% -1.8% 0.1%
складываете их 21.08.2009 169.2 4.7 14.2 69.9 12.6 1 028.6 1.5% 16.3% 2.1% 2.5% -5.4% 4.2% 4.1%
Rp =  0.7% 28.08.2009 170.1 5.2 14.1 70.1 12.5 1 020.3 0.5% 11.3% -0.9% 0.3% -0.5% -0.8% 2.9%
04.09.2009 170.3 4.9 13.9 69.2 12.2 1 025.7 0.2% -7.3% -1.5% -1.3% -2.6% 0.5% -3.1%
Ожидаемая недельная доходность портфеля выше ожидаемой доходности индекса S&P (0.6%) 11.09.2009 172.2 4.6 14.7 70.0 13.0 1 036.4 1.1% -4.9% 5.8% 1.2% 6.7% 1.0% 1.3%
18.09.2009 185.0 4.3 16.5 70.0 14.1 1 067.1 7.5% -7.6% 12.5% 0.0% 8.2% 3.0% 3.3%
Это хорошо. Потенциально наш портфель может обогнать индекс за определенную неделю 25.09.2009 182.4 4.4 16.4 68.7 13.1 1 045.4 -1.4% 2.8% -0.8% -1.8% -7.0% -2.0% -1.4%
02.10.2009 184.9 4.5 15.4 66.6 12.8 1 027.9 1.4% 3.2% -6.2% -3.1% -2.0% -1.7% -1.4%
Давайте посчитаем риск 09.10.2009 190.5 4.6 16.2 69.3 14.2 1 075.1 3.0% 2.4% 5.3% 4.0% 11.1% 4.6% 5.0%
16.10.2009 188.1 4.6 16.1 73.1 14.0 1 088.6 -1.3% -0.9% -0.6% 5.6% -1.4% 1.3% 0.2%
Вот формула для расчета риска портфеля: 23.10.2009 203.9 4.5 15.2 73.6 13.7 1 082.9 8.4% -2.8% -5.5% 0.6% -2.2% -0.5% -0.9%
30.10.2009 188.5 4.1 14.3 71.7 12.4 1 042.0 -7.6% -8.3% -6.2% -2.6% -9.5% -3.8% -6.9%
06.11.2009 194.3 4.1 15.3 72.6 12.9 1 077.0 3.1% -0.7% 7.5% 1.3% 3.8% 3.4% 2.9%
13.11.2009 204.5 4.1 15.7 72.5 13.2 1 100.8 5.2% -0.2% 2.2% -0.2% 2.2% 2.2% 1.7%
где σi это риск акции (рассчитанный как стандартное отклонение) 20.11.2009 199.9 4.2 15.6 74.4 13.1 1 094.9 -2.2% 3.7% -0.4% 2.6% -0.4% -0.5% 0.8%
w - это доля акции в портфеле 27.11.2009 200.6 4.1 15.9 74.9 12.7 1 091.1 0.3% -3.3% 2.2% 0.7% -3.6% -0.3% -0.7%
ρ - это корреляция между акциями в портфеле 04.12.2009 193.3 4.1 16.2 74.3 13.0 1 105.0 -3.6% 0.0% 1.6% -0.8% 2.6% 1.3% 0.0%
11.12.2009 194.7 4.0 15.9 72.8 14.6 1 111.1 0.7% -2.7% -1.7% -1.9% 12.5% 0.6% 0.9%
После того, как вы это найдете, не забудьте вычислить из этого квадратный корень 18.12.2009 195.4 3.4 15.6 68.2 14.6 1 108.2 0.4% -13.9% -2.1% -6.3% -0.2% -0.3% -4.7%
25.12.2009 209.0 3.4 15.4 68.7 16.3 1 127.6 7.0% -1.5% -1.0% 0.7% 12.1% 1.7% 3.3%
Посчитаем риск портфеля в несколько шагов
Во-первых, необходимо рассчитать корреляции между акциями
Используйте функцию КОРРЕЛ в excel для этого
Корреляционная матрица
  AAPL C GE XOM AA
AAPL 1.000 0.574 0.501 0.463 0.587
C 0.574 1.000 0.729 0.357 0.517
GE 0.501 0.729 1.000 0.449 0.619
XOM 0.463 0.357 0.449 1.000 0.550
AA 0.587 0.517 0.619 0.550 1.000
Теперь давайте сделаем еще пару матриц, чтобы облегчить вычисление. Мы все это делаем, просто следуя формуле для вычисления риска портфеля, указанную выше
Матрица весов (матрица с долями акций в портфеле)
AAPL C GE XOM AA
18.1% 19.0% 22.3% 18.4% 22.1%
18.1% 19.0% 22.3% 18.4% 22.1%
18.1% 19.0% 22.3% 18.4% 22.1%
18.1% 19.0% 22.3% 18.4% 22.1%
18.1% 19.0% 22.3% 18.4% 22.1%
Матрица перемножения весов (чтобы рассчитать wi x wj из формулы для риска портфеля)
  AAPL C GE XOM AA
AAPL 0.033 0.035 0.041 0.033 0.040
C 0.035 0.036 0.043 0.035 0.042
GE 0.041 0.043 0.050 0.041 0.049
XOM 0.033 0.035 0.041 0.034 0.041
AA 0.033 0.035 0.041 0.034 0.041
Матрица рисков
AAPL C GE XOM AA
4.9% 19.1% 9.0% 3.3% 8.6%
4.9% 19.1% 9.0% 3.3% 8.6%
4.9% 19.1% 9.0% 3.3% 8.6%
4.9% 19.1% 9.0% 3.3% 8.6%
4.9% 19.1% 9.0% 3.3% 8.6%
Матрица перемножения рисков (чтобы рассчитать σi x σj из формулы для риска портфеля)
  AAPL C GE XOM AA
AAPL 0.002 0.009 0.004 0.002 0.004
C 0.009 0.037 0.017 0.006 0.016
GE 0.004 0.017 0.008 0.003 0.008
XOM 0.002 0.006 0.003 0.001 0.003
AA 0.004 0.016 0.008 0.003 0.007
А теперь мы перемножаем значения трех матриц: корреляционной матрицы, матрицы перемножения весов и матрицы перемножения рисков
Матрица окончательного перемножения
  AAPL C GE XOM AA
AAPL 0.00008 0.00018 0.00009 0.00002 0.00010
C 0.00018 0.00133 0.00054 0.00008 0.00036
GE 0.00009 0.00054 0.00041 0.00006 0.00024
XOM 0.00002 0.00008 0.00006 0.00004 0.00006
AA 0.00008 0.00030 0.00020 0.00005 0.00030
Названия матриц я придумал сам. Вообще у них нет официальных названий
Теперь нам просто нужно суммировать все значения из последней матрицы, чтобы получить σ2
σ2 =  0.00547
Чтобы найти риск для нашего портфеля, нам надо просто вычислить квадратный корень из получившегося числа
σ =  7.4%
Теперь мы видим, что риск нашего портфеля выше, чем риск индекса S&P (3.6%)
Но в то же время наш портфель предлагает более высокую ожидаемую доходность. Что делать в такой ситуации?
Просто проследуйте к следующему шагу для ответа
ШАГ 4 КОЭФФИЦИЕНТ ШАРПА (SHARPE RATIO (SR))
Коэффициент Шарпа (Sharpe ratio (SR)) показатель дополнительной доходности на единицу риска
Узнать больше о коэффициенте Шарпа вы можете из статьи в wikipedia:
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%A8%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B0
Мы будем рассчитывать коэффициент Шарпа, используя следующую формулу:
SR = (Re - Rf) / σ
где Re это ожидаемая доходность актива
Rf это безрисковая ставка
и σ это стандартное отклонение или риск актива
В качестве безрисковой ставки мы возьмем доходность 10-летних казначейских облигаций США  на конец 2009, деленную на количество недель в году. Так мы получим недельную безрисковую ставку
Rf = 3.807% / 52 = 0.1%
Посчитаем этот коэффициент для всех акций в нашем портфеле, для самого портфеля и для индекса S&P. Мы уже рассчитали все необходимые для этого параметры
  Ожидаемая доходность (Re) Риск (σ) Безрисковая ставка (Rf) Коэф. Шарпа (SR)
Apple 1.8% 4.9% 0.1% 0.35
Citi 0.4% 19.1% 0.1% 0.02
General Electric 0.3% 9.0% 0.1% 0.03
Exxon Mobil -0.2% 3.3% 0.1% -0.08
Alcoa 1.2% 8.6% 0.1% 0.13
Portfolio 0.7% 7.4% 0.1% 0.08
S&P index 0.6% 3.6% 0.1% 0.13
Инвесторам следует выбирать активы с наиболее высоким коэффициентом Шарпа, так как он предполагает более высоких добавочный доход на единицу риска
В нашем случае акции Apple будут наилучшим выбором
ШАГ 5 БЕТА (BETA (β))    
Бета (Beta) определяет отношение доходности актива к доходности рынка
Если Beta = 1, цена актива изменяется абсолютно так же, как и рыночный индекс (то есть рынок)
Если Beta = 0, то между доходностью актива и рынка нет взаимосвязи
Если Beta = -1, цена актива и рынок двигаются в противоположных направлениях
Если Beta > 1, цена актива растет быстрее, чем растет рынок и падет быстрее, чем падает рынок
Если Beta >1, цена актива падает быстрее, чем растет рынок и растет быстрее, чем падает рынок
Больше информации о коэффициенте Бета ищите здесь
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B5%D1%82%D0%B0_%28%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D0%B0%29
Бета равняется коэффициенту ковариации между доходностями актива и рынка, деленной на дисперсию доходности рынка
Ra - доходность актива
Rp - доходность рынка (или портфеля)
Для расчета коэффициента ковариации используйте функцию КОВАР в excel, а для расчета дисперсии -  функцию ДИСП
Ниже приведен расчет Бета для наших акций и портфеля
  Ковариация Дисперсия Бета
Apple 0.00128 0.00130 0.99
Citi 0.00484 0.00130 3.71
General Electric 0.00235 0.00130 1.80
Exxon Mobil 0.00081 0.00130 0.62
Alcoa 0.00207 0.00130 1.59
Портфель 0.00219 0.00130 1.68
 
Вы могли заметить, что у Citi Бета равна 3.71. Это довольно необычно. Но если вы вспомните, 2009 год был годом кризиса и банковский сектор был особенно волатильным
ШАГ 6 ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ    
Давайте вставим все найденные параметры портфеля в единую таблицу
  Доля в портфеле Ожидаемая доходность (Re) Риск (σ) Коэф. Шарпа Бета
Apple 18.1% 1.8% 4.9% 0.35 0.99
Citi 19.0% 0.4% 19.1% 0.02 3.71
General Electric 22.3% 0.3% 9.0% 0.03 1.80
Exxon Mobil 18.4% -0.2% 3.3% -0.08 0.62
Alcoa 22.1% 1.2% 8.6% 0.13 1.59
Портфель   0.7% 7.4% 0.08 1.68
S&P index   0.6% 3.6% 0.13  
Первое, что можно заметить, это то, что коэффициент Шарпа для портфеля ниже аналогичного показателя для индекса S&P. Это означает, что вложения в индекс предоставляет лучшее сочетание 
риска и доходности 
В то же время наш портфель имеет Бету равную 1.68, а это означает, что если рынок растет, наш портфель растет быстрее
Давайте сделаем следующие изменения:
    снизим долю акций с самым низким коэффициентом Шарпа (Exxon Mobil)
    снизим долю акций с самой низкой Бетой (например мы ожидаем, что индекс S&P будет расти и поэтому хотим иметь больше акций, опережающих рынок, а не отстающих от него) (также Exxon Mobil)
    увеличим долю акций с самой высокой Бета (Citi)
    увеличим долю акций с самым высоким коэффициентом Шарпа (Apple)
Оставим доли Alcoa и General Electric без изменений
ШАГ 7 ТЕСТИРОВАНИЕ ПОРТФЕЛЯ    
Теперь давайте протестируем наши портфели на данных 2010 года
Вот наш старый портфель
  Тикер Последняя цена (конец 2009), $  Кол-во акций Позиция $ Доля в портфеле
Apple AAPL 209.04 12 2 508 18.1%
Citi C 3.35 785 2 630 19.0%
General Electric GE 15.44 200 3 088 22.3%
Exxon Mobil XOM 68.66 37 2 540 18.4%
Alcoa AA 16.34 187 3 056 22.1%
Портфель       13 822 100.0%
А вот новый портфель со всеми предложенными изменениями (см. количество акций)
  Тикер Последняя цена (конец 2009), $  Кол-во акций Позиция $ Доля в портфеле
Apple AAPL 209.04 17 3 554 25.7%
Citi C 3.35 1000 3 350 24.3%
General Electric GE 15.44 200 3 088 22.4%
Exxon Mobil XOM 68.66 11 755 5.5%
Alcoa AA 16.34 187 3 056 22.1%
Портфель       13 803 100%
Мы изменили количество акций  Apple, Citi и Exxon Mobil, чтобы получить примерно такую же позицию в $
Теперь давайте посчитаем недельные доходности для старого и нового портфелей (см. справа) Цены ($) Изменение (%)
AAPL C GE XOM AA S&P AAPL C GE XOM AA S&P Старый портфель Новый портфель
01.01.2010 210.732 3.31 15.13 68.19 16.12 1122.9
Вот что мы получаем в качестве средней недельной доходности для старого и  08.01.2010 211.98 3.59 16.6 69.52 17.02 1148 0.6% 8.5% 9.7% 2.0% 5.6% 2.2% 5.5% 5.7%
нового портфелей и для индекса S&P 15.01.2010 205.93 3.42 16.44 69.11 15.63 1137.6 -2.9% -4.7% -1.0% -0.6% -8.2% -0.9% -3.6% -3.9%
    СТАРЫЙ НОВЫЙ S&P index 22.01.2010 197.75 3.25 16.11 66.1 13.4 1098.7 -4.0% -5.0% -2.0% -4.4% -14.3% -3.4% -5.9% -5.9%
Средняя недельная доходность в 2010 0.458% 0.548% 0.251% 29.01.2010 192.063 3.32 16.08 64.43 12.73 1080.2 -2.9% 2.2% -0.2% -2.5% -5.0% -1.7% -1.6% -1.3%
05.02.2010 195.46 3.22 15.79 64.8 13.18 1064.5 1.8% -3.0% -1.8% 0.6% 3.5% -1.5% 0.0% -0.1%
12.02.2010 200.38 3.18 15.55 64.8 13.28 1081.2 2.5% -1.2% -1.5% 0.0% 0.8% 1.6% 0.0% 0.1%
19.02.2010 201.67 3.42 16.17 65.87 13.53 1112.3 0.6% 7.5% 4.0% 1.7% 1.9% 2.9% 3.2% 3.4%
Как мы видим, наши улучшения помогли 26.02.2010 204.62 3.4 16.06 65 13.3 1109.6 1.5% -0.6% -0.7% -1.3% -1.7% -0.2% -0.6% -0.3%
Оба портфеля опередили индекс  S&P, а новый портфель продемонстрировал 05.03.2010 218.95 3.5 16.35 66.47 13.84 1139.2 7.0% 2.9% 1.8% 2.3% 4.1% 2.7% 3.5% 3.9%
более высокую среднюю недельную доходность, чем старый 12.03.2010 226.6 3.97 17.04 66.8 13.6 1147.3 3.5% 13.4% 4.2% 0.5% -1.7% 0.7% 4.1% 5.0%
19.03.2010 222.25 3.9 18.07 67.04 14.26 1153.9 -1.9% -1.8% 6.0% 0.4% 4.9% 0.6% 1.6% 1.3%
Посмотрим на среднюю недельную доходность акций 26.03.2010 230.9 4.31 18.34 66.54 14.27 1170.4 3.9% 10.5% 1.5% -0.7% 0.1% 1.4% 3.2% 4.1%
02.04.2010 235.97 4.18 18.33 67.61 14.7 1179.9 2.2% -3.0% -0.1% 1.6% 3.0% 0.8% 0.5% 0.3%
  Изменение 09.04.2010 241.79 4.55 18.52 68.76 14.39 1195.7 2.5% 8.9% 1.0% 1.7% -2.1% 1.3% 2.5% 3.0%
Apple 0.9% 16.04.2010 247.4 4.56 18.97 67.93 13.91 1189.3 2.3% 0.2% 2.4% -1.2% -3.3% -0.5% 0.3% 0.6%
Citi 0.8% 23.04.2010 270.83 4.86 19.07 69.24 14.11 1216.8 9.5% 6.6% 0.5% 1.9% 1.4% 2.3% 4.0% 4.8%
General Electric 0.4% 30.04.2010 261.09 4.37 18.86 67.77 13.43 1191.9 -3.6% -10.1% -1.1% -2.1% -4.8% -2.0% -4.5% -5.0%
Exxon Mobil 0.2% 07.05.2010 235.86 4 16.88 63.7 12 1142.4 -9.7% -8.5% -10.5% -6.0% -10.6% -4.2% -9.2% -9.5%
Alcoa 0.0% 14.05.2010 253.82 3.98 17.64 63.6 12.36 1136.5 7.6% -0.5% 4.5% -0.2% 3.0% -0.5% 3.0% 3.5%
21.05.2010 242.32 3.75 16.42 60.88 11.35 1085 -4.5% -5.8% -6.9% -4.3% -8.2% -4.5% -5.9% -6.0%
Мы увеличили доли Apple и Citi к счастью они оказались лучшими по доходности 28.05.2010 256.88 3.96 16.35 60.46 11.64 1085.7 6.0% 5.6% -0.4% -0.7% 2.6% 0.1% 2.7% 3.5%
Мы снизили долю Exxon Mobil и она оказалось предпоследней акцией по доходности 04.06.2010 255.965 3.79 15.71 59.525 10.84 1066.7 -0.4% -4.3% -3.9% -1.5% -6.9% -1.8% -3.3% -3.3%
11.06.2010 253.51 3.88 15.56 61.86 11.36 1096 -1.0% 2.4% -1.0% 3.9% 4.8% 2.7% 1.5% 1.0%
Но не позволяйте результатам себя запутать или обнадежить 18.06.2010 274.074 4.01 15.95 63.1 11.11 1124.5 8.1% 3.4% 2.5% 2.0% -2.2% 2.6% 3.1% 3.7%
Этот подход не всегда так хорошо срабатывает…как и все остальное  25.06.2010 266.7 3.94 14.91 59.1 11.23 1078.2 -2.7% -1.7% -6.5% -6.3% 1.1% -4.1% -3.4% -2.9%
в финансовом анализе 02.07.2010 246.94 3.79 13.88 56.57 10 1030.2 -7.4% -3.8% -6.9% -4.3% -11.0% -4.5% -6.5% -6.7%
  09.07.2010 259.62 4.04 14.95 58.78 10.94 1076.7 5.1% 6.6% 7.7% 3.9% 9.4% 4.5% 6.5% 6.6%
Это были самые простые инструменты портфельного анализа 16.07.2010 249.9 3.9 14.55 57.96 10.41 1067.5 -3.7% -3.5% -2.7% -1.4% -4.8% -0.9% -3.2% -3.5%
Скоро такие инструменты как интра-портфельная корреляция, коэффициент Сортино,  23.07.2010 259.94 4.02 15.71 59.72 11.05 1103.6 4.0% 3.1% 8.0% 3.0% 6.1% 3.4% 4.8% 4.9%
Альфа и т.д. появятся на нашем сайте 30.07.2010 257.25 4.1 16.12 59.68 11.17 1108.7 -1.0% 2.0% 2.6% -0.1% 1.1% 0.5% 1.0% 1.0%
06.08.2010 260.091 4.06 16.45 61.97 11.59 1123.6 1.1% -1.0% 2.0% 3.8% 3.8% 1.3% 1.7% 1.2%
13.08.2010 249.1 3.88 15.38 59.91 10.64 1077.5 -4.2% -4.4% -6.5% -3.3% -8.2% -4.1% -5.3% -5.3%
20.08.2010 249.64 3.75 15.03 58.89 10.57 1074.2 0.2% -3.4% -2.3% -1.7% -0.7% -0.3% -1.6% -1.6%
27.08.2010 241.62 3.76 14.71 59.8 10.32 1061.3 -3.2% 0.3% -2.1% 1.5% -2.4% -1.2% -1.3% -1.7%
03.09.2010 258.77 3.91 15.393 61.32 10.88 1101.7 7.1% 4.0% 4.6% 2.5% 5.4% 3.8% 4.8% 5.2%
10.09.2010 263.41 3.91 15.98 61.2 11.17 1113.4 1.8% 0.0% 3.8% -0.2% 2.7% 1.1% 1.6% 1.8%
17.09.2010 275.37 3.95 16.29 60.78 11.172 1127 4.5% 1.0% 1.9% -0.7% 0.0% 1.2% 1.6% 2.1%
24.09.2010 292.32 3.904 16.66 61.75 12.2 1148.6 6.2% -1.2% 2.3% 1.6% 9.2% 1.9% 3.4% 3.5%
01.10.2010 282.52 4.09 16.36 62.54 12.23 1144.6 -3.4% 4.8% -1.8% 1.3% 0.2% -0.4% 0.0% -0.2%
08.10.2010 294.07 4.19 17.12 64.38 12.89 1165.9 4.1% 2.4% 4.6% 2.9% 5.4% 1.9% 3.9% 3.9%
15.10.2010 314.74 3.95 16.3 65.19 13.13 1176.8 7.0% -5.7% -4.8% 1.3% 1.9% 0.9% -0.2% 0.0%
22.10.2010 307.47 4.11 16.055 66.34 12.72 1186.6 -2.3% 4.1% -1.5% 1.8% -3.1% 0.8% -0.3% -0.5%
29.10.2010 300.98 4.17 16.02 66.49 13.14 1187 -2.1% 1.5% -0.2% 0.2% 3.3% 0.0% 0.3% 0.1%
05.11.2010 317.13 4.49 16.73 70 14 1222.6 5.4% 7.7% 4.4% 5.3% 6.5% 3.0% 5.8% 6.0%
12.11.2010 308.03 4.29 16.25 70.99 13.49 1202.4 -2.9% -4.5% -2.9% 1.4% -3.6% -1.7% -2.7% -3.2%
19.11.2010 306.73 4.268 16.22 70.54 13.38 1195.3 -0.4% -0.5% -0.2% -0.6% -0.8% -0.6% -0.5% -0.5%
26.11.2010 315.76 4.11 15.8 69.23 13.17 1183.8 2.9% -3.7% -2.6% -1.9% -1.6% -1.0% -1.2% -0.9%
03.12.2010 317.44 4.45 16.78 71.19 14.23 1223.5 0.5% 8.3% 6.2% 2.8% 8.0% 3.4% 5.0% 4.9%
10.12.2010 320.56 4.77 17.72 72.18 14.25 1243.4 1.0% 7.2% 5.6% 1.4% 0.1% 1.6% 3.2% 3.5%
17.12.2010 320.61 4.7 17.7 72.17 14.56 1246.5 0.0% -1.5% -0.1% 0.0% 2.2% 0.2% 0.0% -0.1%
24.12.2010 323.6 4.68 18.04 73.2 15.34 1253.6 0.9% -0.4% 1.9% 1.4% 5.4% 0.6% 1.7% 1.5%
31.12.2010 322.56 4.73 18.29 73.12 15.39 1262.9 -0.3% 1.1% 1.4% -0.1% 0.3% 0.7% 0.5% 0.5%