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Sharpe ratio से रणनीति का प्रदर्शन आँकें

Sharpe ratio एक जोखिम-समायोजित रिटर्न मेट्रिक है, जिसे नोबेल पुरस्कार विजेता William F. Sharpe ने विकसित किया था. इसे औसत रिटर्न (risk-free रेट से ऊपर) को excess return के standard deviation से भाग देकर निकाला जाता है.

आप एक सिग्नल-आधारित रणनीति का Sharpe ratio निकालेंगे और समीक्षा करेंगे. यह रणनीति दो moving average इंडिकेटर्स की मदद से long या short सिग्नल जनरेट करती है, और Google स्टॉक के 3 साल के ऐतिहासिक प्राइस डेटा पर backtest की गई है. Backtest के स्टैटिस्टिक्स resInfo में दिए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में फाइनेंशियल ट्रेडिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • resInfo से annual return और volatility निकालकर क्रमशः yearly_mean और yearly_vol में सेव करें.
  • yearly_return और yearly_vol का उपयोग करके Sharpe ratio मैन्युअली कैलकुलेट करें.
  • resInfo से सीधे प्राप्त annualized Sharpe ratio को प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Get annual return and volatility
yearly_return = ____
print('Annual return: %.2f'% yearly_return)
yearly_vol = ____
print('Annual volatility: %.2f'% yearly_vol)

# Calculate the Sharpe ratio manually
sharpe_ratio = ____ / ____
print('Sharpe ratio calculated: %.2f'% sharpe_ratio)

# Print the Sharpe ratio
print('Sharpe ratio %.2f'% ____)
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