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Ratio de Sharpe du S&P500

Dans cet exercice, vous allez calculer le ratio de Sharpe du S&P500, en partant uniquement des données de prix. Dans l’exercice suivant, vous ferez la même chose pour les données de portefeuille afin de pouvoir comparer les deux ratios de Sharpe.

Vous disposez des données de prix du S&P500 dans sp500_value. Le taux sans risque est disponible dans rfr, et il est commodément fixé à zéro. À vous de jouer !

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

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Instructions

  • Calculez le rendement total des données de prix du S&P500 sp500_value en utilisant l’indexation et annualisez ce rendement total ; les données couvrent 4 ans.
  • Calculez les rendements quotidiens à partir des données de prix du S&P500, vous en aurez besoin pour la volatilité.
  • Calculez l’écart-type à partir des rendements et annualisez la valeur en utilisant 250 jours de bourse.
  • Enfin, calculez le ratio de Sharpe en utilisant le rendement annualisé et la volatilité annualisée et affichez le résultat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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)
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