Hui Di, JMP 수석 개발 테스터, SAS
혁명? 최근 BlackRock 및 Charles Schwab과 같은 금융 서비스 거대 기업은 고객의 위험 선호도에 따라 자동으로 포트폴리오를 조정하는 알고리즘을 사용하기 시작했습니다. 이 알고리즘은 사람들의 감정을 억제합니다. 그러나 오늘날의 고객은 직업 변경, 자금 선택 또는 더 나은 도구로 인해 여러 계정을 보유 할 수 있습니다. 서로 다른 계정 간 재조정이 과제가됩니다. 먼저 뉴욕 대학교 교수 Aswath Damodaran의 기록 데이터와 JMP의 시뮬레이션을 사용하여 포트폴리오를 보호하기 위해 재조정이 필요한 이유를 설명합니다. 둘째, JMP로 계정을 가져 오는 방법을 보여주고 모든 계정에 대한 자산 할당을 시각화합니다. 우리는 자산 배분을 위해 각 단일 펀드로 드릴 다운 한 다음 가상 조인을 사용하여 모든 자산 정보를 수집하여 마스터 데이터 테이블을 만듭니다. 마스터 데이터 테이블을 사용하여 실제 자산 할당을 이해하기 위해 포트폴리오 시각화를 수행 할 수 있습니다. 위험 허용 오차를 기반으로 한 포트폴리오 조정에 대해 사용자에게 조언하기 위해 알고리즘을 사용하는 방법을 시연합니다. 마지막으로 모바일 액세스 및 드릴 다운 분석을 위해 HTML5로 내보내기하여 포트폴리오 시각화 및 리 밸런스 조언에 대한 요약 보고서를 게시하는 방법을 보여 드리겠습니다.
