Portfolio-Optimierung: Max Sharpe
In dieser Übung berechnest du das Portfolio mit dem höchsten Sharpe-Verhältnis (Maximum Sharpe). Häufig ist das genau das Portfolio, in das Investorinnen und Investoren investieren wollen, denn es bietet das bestmögliche Verhältnis von Rendite zu Risiko. PyPortfolioOpt macht es sehr einfach, dieses Portfolio aus historischen Preisdaten zu bestimmen.
Du bekommst die durchschnittliche historische Rendite für ein kleines Aktienportfolio unter mu und die dazugehörige Kovarianzmatrix unter Sigma. Diese brauchst du als Eingaben, um die Efficient Frontier und das Maximum-Sharpe-Portfolio zu berechnen. Legen wir los!
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in die Portfolioanalyse mit Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Define the efficient frontier
ef = ____(____, ____)