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Ratio de Sortino

Pour cet exercice, les rendements du portefeuille sont stockés dans un DataFrame appelé df, que vous allez utiliser pour calculer le ratio de Sortino. Le ratio de Sortino est similaire au ratio de Sharpe, à ceci près qu’il utilise l’écart-type des rendements négatifs uniquement, ce qui met l’accent sur le risque de baisse.

Voyons quelle est la valeur du ratio de Sortino par rapport au ratio de Sharpe calculé précédemment. Le taux sans risque rfr et le rendement cible target sont déjà définis et valent tous deux zéro.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

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Instructions

  • Sélectionnez les rendements avec .loc qui sont strictement inférieurs à la cible, et stockez-les dans un nouveau DataFrame appelé downside_returns.
  • Calculez la moyenne des rendements attendus et l’écart-type des rendements à la baisse.
  • Calculez le ratio de Sortino en utilisant rfr pour le taux sans risque.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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)
Modifier et exécuter le code