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S&P500 Sharpe-Ratio

In dieser Übung wirst du die Sharpe-Ratio des S&P500 berechnen — und zwar zunächst nur mit Kursdaten. In der nächsten Übung machst du dasselbe für die Portfoliodaten, damit du die Sharpe-Ratios vergleichen kannst.

Dir stehen die Preisdaten des S&P500 unter sp500_value zur Verfügung. Der risikofreie Zins ist unter rfr verfügbar und praktischerweise auf null gesetzt. Probier es aus!

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in die Portfolioanalyse mit Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Berechne die Gesamtrendite der S&P500-Kursdaten sp500_value mithilfe von Indexing und annualisiere die Gesamtrendite; die Daten umfassen 4 Jahre.
  • Berechne die täglichen Renditen aus den S&P500-Kursdaten; die brauchst du für die Volatilitätsberechnung.
  • Berechne die Standardabweichung der Renditen und annualisiere den Wert mit 250 Handelstagen.
  • Berechne zum Schluss die Sharpe-Ratio mit der annualisierten Rendite und der annualisierten Volatilität und gib das Ergebnis aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Calculate total return and annualized return from price data 
total_return = (sp500_value[____] - ____[____]) / ____[____]

# Annualize the total return over 4 year 
annualized_return = ((____ + ____)**(____/____))-1

# Create the returns data 
returns_sp500 = ____.____()

# Calculate annualized volatility from the standard deviation
vol_sp500 = ____.____() * np.sqrt(____)

# Calculate the Sharpe ratio 
sharpe_ratio = ((____ - rfr) / ____)
print (sharpe_ratio)
Code bearbeiten und ausführen