पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन: मैक्स Sharpe
इस अभ्यास में, आप उस पोर्टफोलियो की गणना करेंगे जिसका Maximum Sharpe ratio सबसे अधिक है। अक्सर, निवेशक इसी पोर्टफोलियो में निवेश करना चाहता है, क्योंकि यह रिटर्न-टू-रिस्क रेशियो को अधिकतम करता है। PyPortfolioOpt की मदद से ऐतिहासिक प्राइस डेटा के सेट से इस पोर्टफोलियो की गणना करना बहुत आसान हो जाता है.
आपके लिए mu में कुछ स्टॉक्स के छोटे पोर्टफोलियो का औसत ऐतिहासिक रिटर्न, और Sigma में उसी पोर्टफोलियो का covariance मैट्रिक्स उपलब्ध है। Efficient Frontier और Maximum Sharpe पोर्टफोलियो निकालने के लिए आपको इन्हीं को इनपुट के रूप में चाहिए होगा। चलिए शुरू करते हैं!
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Portfolio Analysis परिचय
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Define the efficient frontier
ef = ____(____, ____)