Optimizing a portfolio of stocks traded on NASDAQ
| Thesis title: | Optimalizace portfolia akcií obchodovaných na burze NASDAQ |
|---|---|
| Author: | Pelikánová, Hana |
| Thesis type: | Bakalářská práce |
| Supervisor: | Borovička, Adam |
| Opponents: | Neugebauer, Jakub |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Tato bakalářská práce se týká optimalizace akciového portfolia na americké burze NASDAQ. Hlavní cíle jsou za pomoci trénovacího a testovacího období vyhodnotit úspěšnost vybraných portfolií nalezených z širšího výběru akcií kotovaných na NASDAQ mean-semivariance modelem, dále vytvořit sadu efektivních portfolií na základě optimalizace z delší časové řady anakonec provést doporučení dvěma investorům inspirovaným z hlediska jejich charakteristik reálnými osobami z autorčina okolí. Doprovodný cíl představuje vytvoření souhrnu nejdůležitějších informací o vybraných investičních instrumentech azákladech moderní teorie portfolia. Optimalizace je prováděna na 107 vybraných akcií pomocí mean-semivariance modelu, a to nejprve pro období let 2013 až 2018 a poté pro období od roku 2013 do současnosti. Vybraná portfolia z první sady efektivních portfolií jsou použita pro znázornění jejich reálného vývoje v letech 2018 až 2023; ačkoliv se vybraná portfolia pohybovala v daném období podobně jako sledovaný tržní index NASDAQ Composite, byla celkově výdělečnější. Druhá optimalizace je provedena na všech 107 akciích a také při vyloučení akcie sextrémními charakteristikami, akcie CHRD. Je nalezeno 15 efektivních portfolií, podle nichž je následně zkonstruována efektivní hranice, a je provedeno doporučení oběma investorům. |
| Keywords: | akcie; mean-semivariance model; NASDAQ; optimalizace portfolia |
| Thesis title: | Optimizing a portfolio of stocks traded on NASDAQ |
|---|---|
| Author: | Pelikánová, Hana |
| Thesis type: | Bachelor thesis |
| Supervisor: | Borovička, Adam |
| Opponents: | Neugebauer, Jakub |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | The topic of this thesis is the optimization of stock portfolios on the stock exchange NASDAQ. The main objective is to use a training and testing period to evaluate the performance of chosen portfolios obtained from a broader sample of NASDAQ-listed stocks using the mean-semivariance model. The next aim is to create a set of efficient portfolios based on a longer time series optimization and finally to make recommendations to two investors inspired, in their characteristics, by two real acquaintances of the author. The secondary aim is also to summarize the key features of selected investment vehicles and the fundamental concepts of modern portfolio theory. The mean-semivariance model is used to optimize the set of 107 preselected stocks, first from 2013 to 2018 and subsequently for the period of 2013 to the present day. Selected portfolios from the first set of efficient portfolios are utilized to depict how they would have fared in reality in the period of 2018 to 2023. Even though the portfolios were following the trends of the stock index NASDAQ Composite, overall, they both ended up being more profitable. The second optimization has two scenarios – one for the whole set of 107 stocks and one for the set with the exclusion of a stock with extreme characteristics. Then, 15 efficient portfolios are derived, the efficient frontier is constructed, and chosen portfolios are recommended to the investors. |
| Keywords: | mean-semivariance model; NASDAQ; portfolio optimization; stocks |
Information about study
| Study programme: | Matematické metody v ekonomii/Ekonometrie a operační výzkum |
|---|---|
| Type of study programme: | Bakalářský studijní program |
| Assigned degree: | Bc. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Econometrics |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 13. 1. 2023 |
|---|---|
| Date of submission: | 28. 6. 2023 |
| Date of defense: | 24. 8. 2023 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/83317/podrobnosti |