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[udacity-machine-learning-finance]02_04 The Capital Assets Pricing Model 머신러닝 for finance

CAPM 
Capital Assets Pricing Model 이란것이있다. 이 방법은 각 주식의 가치를 평가하는 모델링 기법이다.
하나의 수식으로 정리될수있는데,

위와같이 정리될수있다. i는 각 개별 종목을 뜻하고, r는 captital return을 나타낸다. 따라서  값은 마켓의 return값,상승률을 뜻하게된다. 베타(b)와 알파(a)는 전에 배웠던 daily return에서 나온값이고, 마켓의 daily return값과 개별종목의 daily return값을 비교해서 기울기는 b, y축 값은 a로 한다. capm에서는 a값을 0으로 두는경우가 많다.


passive manager와 active manager
passive
S&P500같은 index펀드를 사고 기다리는것.
active
스스로 살종목을 정하고 비율을 정함.어떤것은 overweight로 가져기고 어떤것은 underweight로 정한다. (또는 -로 정하기도함)
위 식과 같이 정할때 a값을 CAPM(passive)가치를 정할때 랜덤또는 0으로 설정하고 거래를 하지만
active manager들은 a값을 예측한다. 머신러닝이나.. 아니면 다른 방법으로.

포트폴리오를 구성할때, 각 개별종목의 capm을 구하고, 내 포트폴리오에서 차지하는 비율()를 곱하고, 가지고있는 모든 종목을 다더하면 내포트폴리오의 capm이 나온다.
하지만 식을 간단하게 밑의 식처럼 치환하면 passive manager들과 active manager들이 a값에 대처하는 자세에따라서 식이 바뀐다. (passive들은 a값을 랜덤으로두거나 0으로둔다..)


 





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