images
22/03/2021 09:33 am

Gấu Mèo tới phố wall - Phần 2: Asset covariance: Biến động tài sản

Có người hôm trước còn trắng tay, hôm sau đã thành đại phú... Có người thì hôm trước tiệc tùng bạn bè, hôm sau lại lặng lẽ ngồi góc ăn mì úp một mình...

Có người hôm trước còn trắng tay, hôm sau đã thành đại phú...

Có người thì hôm trước tiệc tùng bạn bè, hôm sau lại lặng lẽ ngồi góc ăn mì úp một mình...

Cũng có người hôm trước còn chỉ thích mỗi chocolate, hôm sau đã chuyển qua trà xanh…!


Cuộc đời vốn dĩ đầy biến động, đâu biết trước.


Giá chứng khoán cũng vậy. Khó ai mà nói chính xác được hoàn toàn ngày mai giá của một mã sẽ thay đổi như thế nào so với ngày hôm nay.


Gấu Mèo băn khoăn quá. Người ta thường nói chơi chứng khoán cũng như cờ bạc, phải chăng là vì như vậy.


Gấu Chó định mặc kệ, cho thằng bạn quằn quại một lúc cho vui. Thế nhưng thấy cái dáng vò đầu bứt tai của Gấu Mèo, lại đành chỉ cho nó:


- Uh thì thực ra các biến cố kiểu như Covid thì không báo trước được. Thế nhưng trong cả một quá trình người ta có thể dùng phương pháp lượng hóa để đánh giá rủi ro.


Để tính biến động một mã chứng khoán, người ta sẽ thu thập giá của mã đấy trong một khoảng thời gian, và sau đấy tính variance của % thay đổi, variance càng lớn nghĩa là mã đấy càng biến động (return cao nhưng risk cũng cao)



Phía trên là công thức. Các kí hiệu toán học có thể làm bạn tưởng nó phức tạp, nhưng thực ra đơn giản lắm. Bạn học qua xác suất thống kê thì biết rồi. Còn bạn nào mà quên quên nhớ nhớ, nhưng lại biết python thì đơn giản chỉ cần dùng method var mà pandas hỗ trợ:


* Dữ liệu và code load dữ liệu ở Phần 1


asset_prices.pct_change().var()


Kết quả là:


 


- Đệt, thế không nói sớm. Ơ nhưng mà nếu đầu tư nhiều mã thì tính sao hả Gấu Chó. Cộng var lại với nhau sau khi nhân trọng số đầu tư à?

- Chỉ khi các mã mang tính độc lập hoàn toàn thì mới tính vậy thôi. Nhưng thường hai mã chứng khoán biến động cũng liên quan tới nhau nên phải tính covariance.

Ví dụ nha, mày danh mục mày có 2 mã. Mã dùng 50.000$ đầu tư mã A, standard deviation là 20%. 100 000 đầu tư mã B, standard deviation là 10%. Correlation giữa hai mã là 0.85. 

Như vậy trọng số danh mục (portfolio weight) của mã A là 33.3% còn của B là 66.7% 

(Vì 50 000 / (50 000 + 100 000) ~ 33.3 và 100 000 / (50 000 + 100 000) ~ 66.7

Độ biến động (variance) của danh mục sẽ là:


(33.3%^2 x 20%^2) + (66.7%^2 x 10%^2) + (2 x 33.3% x 20% x 66.7% x 10% x 0.85) = 1.64%


Bạn có thể thấy độ biến động này sẽ bé hơn của A, và lớn hơn của B.


Còn dùng python để tính thì đơn giản thế này:


covariance = asset_returns.cov()


Kết quả:



Đơn giản không?!


- Uh tính dùng python thì đơn giản, thế nhưng cần ngẫm lại đã. Mà data với các biến mà mày ví dụ vẫn trong phần 1 phải không ?

- Nó đấy. Thôi từ từ mà ngẫm nhé. 

- À mà nãy có nhắc tới correlation, nó là gì thế ?

- Vãi cả bạn tôi…


To be continued….


* Lưu ý: dữ liệu đã load ở phần trước, Gấu Mèo sẽ không viết lại nhé. Tất cả các phần theo một notebook.


Mời các bạn đọc thêm bài: Gấu mèo tới Phố Wall - Phần 1: The beginning: Portfolio Return


- Tech Zone -

Thư giãn chút nào!!!

Bài viết liên quan