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
अभ्यास निर्देश
- इंडेक्सिंग का उपयोग करके S&P500 प्राइसिंग डेटा
sp500_valueका 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)