Applying Python in Portfolio Optimization

Rong Chai

Diplomová práce

Anotace:

Optimalizace portfolia je jedním z klíčových problémů moderních financí. Vhodnou volbou vah jednotlivých aktiv v portfoliu se usiluje o maximalizaci výnosu při současném snižování rizika. Optimalizace portfolia má nejen zásadní teoretický význam, ale nachází také široké uplatnění v praxi. Cílem této práce je porovnat různé strategie optimalizace portfolia a určit nejvhodnější metodu. V rámci studie bylo náhodně vybráno 100 akcií z indexu S&P 500 a stažena upravená data o jejich závěrečných cenách za každý obchodní den v období od 1. ledna 2019 do 1. ledna 2025. Tato data byla následně rozdělena na in-sample a out-of-sample období. Na základě výsledků by investoři, kteří usilují o dlouhodobý, konzistentní růst a přijatelné riziko, měli zvolit naivní strategii. Tato strategie ve sledovaném období dosáhla nejvyššího výnosu i výnosu upraveného o riziko. Naivní strategie poskytuje jednoduchou formu diverzifikace a zároveň zabraňuje nadměrné alokaci prostředků do jednotlivých aktiv.

Abstract:

Portfolio optimization is one of the core issues in modern finance. It maximizes investment returns while mitigating risks by arranging asset weights rationally. Portfolio optimization not only has important theoretical value but also has a wide range of applications in practice. The goal of this thesis is to compare different portfolio optimization strategies and determine the best portfolio optimization method. This study randomly selected 100 stocks from the S&P 500 index and collected the adjusted closing price data of these stocks on each trading day between January 1, 2019, and January 1, 2025. Stock price data are divided into two parts, including the in-sample period and the out-of-sample period. After a thorough comparison, investors seeking long-term, consistent growth and manageable risk might consider Naive strategy. Because it has the highest return and risk-adjusted return in the selected period and dataset. The Naive strategy achieves the simplest diversification and prevents excessive allocation to individual assets.

Klíčová slova

optimalizace portfolia, měření rizika, logaritmický výnos, hodnota bohatství

Keywords

portfolio optimization, risk measurement, logarithmic return, wealth value

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 25. 4. 2025

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Aleš Kresta
• Oponent: Petr Seďa

VŠB – Technická univerzita Ostrava

Ekonomická fakulta

Magisterský studijní program:
Finance