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Ratio de Sortino

En este ejercicio, los datos de rendimientos de la cartera están en un DataFrame llamado df, que usarás para calcular el ratio de Sortino. El ratio de Sortino es como el de Sharpe, pero usa la desviación estándar solo de los rendimientos negativos, centrándose así más en el riesgo a la baja de invertir.

Vamos a ver cuán grande es el ratio de Sortino en comparación con el ratio de Sharpe que calculaste antes. La tasa libre de riesgo rfr y el rendimiento objetivo target ya están definidos y ambos son cero.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al análisis de carteras en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Selecciona los rendimientos usando .loc que sean estrictamente menores que el objetivo y guárdalos en un nuevo DataFrame llamado downside_returns.
  • Calcula la media de los rendimientos esperados y la desviación estándar de los rendimientos a la baja.
  • Calcula el ratio de Sortino usando rfr para la tasa libre de riesgo.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create a downside return column with the negative returns only
downside_returns = df.loc[df['pf_returns'] ____ target]

# Calculate expected return and std dev of downside
expected_return = df['____'].____()
down_stdev = downside_returns['pf_returns'].____()

# Calculate the sortino ratio
sortino_ratio = (____ - ____)/____

# Print the results
print("Expected return  : ", expected_return*100)
print("Downside risk   : ", down_stdev*100)
print("Sortino ratio : ", sortino_ratio)
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