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S&P500 Sharpe ratio

इस अभ्यास में, आप केवल प्राइसिंग डेटा से शुरुआत करते हुए S&P500 का Sharpe ratio गणना करेंगे. अगले अभ्यास में, आप यही काम पोर्टफोलियो डेटा के लिए करेंगे ताकि दोनों के Sharpe ratios की तुलना कर सकें.

आपके लिए S&P500 का प्राइस डेटा sp500_value में उपलब्ध है. जोखिम-मुक्त दर rfr में उपलब्ध है, जो सुविधानुसार शून्य सेट की गई है. आइए कोशिश करते हैं!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Portfolio Analysis परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • इंडेक्सिंग का उपयोग करके S&P500 प्राइसिंग डेटा sp500_value का कुल रिटर्न निकालें और उसे वार्षिकीकृत करें; डेटा 4 वर्षों को कवर करता है.
  • S&P500 प्राइसिंग डेटा से डेली रिटर्न्स निकालें; वोलैटिलिटी की गणना के लिए इसकी ज़रूरत होगी.
  • रिटर्न्स डेटा से मानक विचलन निकालें और 250 ट्रेडिंग दिनों का उपयोग करके उसे वार्षिकीकृत करें.
  • अंत में, वार्षिकीकृत रिटर्न और वार्षिकीकृत वोलैटिलिटी का उपयोग करके Sharpe ratio निकालें और परिणाम प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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