Span बदलना
पिछले अभ्यास में आपने देखा था कि exponentially weighted risk और return का span इस बात पर असर डालता है कि optimal portfolio कैसा दिखेगा. वास्तव में, span का प्रभाव काफी बड़ा होता है! Span सेट करके, आप या तो केवल हाल के days का डेटा इस्तेमाल कर सकते हैं, या फिर हाल के years का डेटा. सीमा स्थिति में, जब span पूरे sample जितना लंबा हो, तो यह सामान्य ऐतिहासिक mean के बराबर हो जाता है.
अब देखते हैं कि छोटा और बड़ा span आपके optimal portfolio को कैसे बदलता है. आपके पास stock_prices डेटा उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Portfolio Analysis परिचय
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate expected returns and sample covariance
mu_ema = expected_returns.ema_historical_return(stock_prices, span=____ ,frequency=252)
Sigma_ew = risk_models.exp_cov(stock_prices, span=____, frequency=252)
ef_2 = EfficientFrontier(mu_ema, Sigma_ew)
# Calculate weights for the maximum Sharpe ratio portfolio
weights = ef_2.max_sharpe()
cleaned_weights_maxsharpe_EW = ef_2.clean_weights()
perf_max_sharpe_EW = ef_2.portfolio_performance(verbose=True)