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Sortino ratio

इस अभ्यास में, पोर्टफोलियो रिटर्न्स का डेटा df नाम के DataFrame में है, जिसका उपयोग आप Sortino ratio निकालने के लिए करेंगे. Sortino ratio, Sharpe ratio जैसा ही है, बस इसमें केवल नकारात्मक रिटर्न्स का standard deviation लिया जाता है, इसलिए यह निवेश के downside पर ज़्यादा ध्यान देता है.

आइए देखें कि पहले निकाले गए Sharpe ratio की तुलना में Sortino ratio कितना बड़ा है. Risk-free rate rfr और target return target पहले से परिभाषित हैं और दोनों शून्य हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Portfolio Analysis परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • .loc का उपयोग करके वे रिटर्न्स चुनें जो target से सख्ती से कम हों, और उन्हें downside_returns नाम के नए DataFrame में स्टोर करें.
  • अपेक्षित रिटर्न्स का mean और downside returns का standard deviation निकालें.
  • Risk-free rate के लिए rfr का उपयोग करके Sortino ratio की गणना करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
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