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पोर्टफोलियो शार्प रेशियो

इस अभ्यास में आप अब पोर्टफोलियो का Sharpe ratio निकालेंगे। आपको क्या लगता है, पोर्टफोलियो Sharpe ratio, S&P500 Sharpe ratio से कैसे अलग होगा? आप इस अभ्यास में जानेंगे.

आपके पास समय के साथ पोर्टफोलियो का वैल्यू pf_AUM में है और उसी डेटा के महीनों की संख्या months में है। अंत में, risk-free रेट rfr उपलब्ध है, जो अभी भी शून्य पर सेट है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Portfolio Analysis परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • pf_AUM से कुल रिटर्न और months के तहत परिभाषित अवधि के लिए annualized रिटर्न निकालें.
  • रिटर्न्स के standard deviation का उपयोग करके annualized volatility vol_pf की गणना करें। 250 ट्रेडिंग दिनों का उपयोग करें.
  • Sharpe ratio की गणना करें। Annualized रिटर्न से risk-free रेट rfr घटाना न भूलें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Calculate total return and annualized return from price data 
total_return = (____[____] - ____[____]) / ____[____]

# Annualize the total return over 4 year 
annualized_return = ((1 + total_return)**(____/months))-1

# Create the returns data 
pf_returns = pf_AUM.pct_change()

# Calculate annualized volatility from the standard deviation
vol_pf = pf_returns.____()*____.____(____)

# Calculate the Sharpe ratio 
sharpe_ratio = ((____ - ____) /____)
print (sharpe_ratio)
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