Sharpe अनुपात
Sharpe अनुपात जोखिम-समायोजित रिटर्न का एक सरल मेट्रिक है, जिसे William F. Sharpe ने विकसित किया था. Sharpe अनुपात यह समझने में मदद करता है कि किसी निर्धारित रिटर्न को पाने के लिए कितनी जोखिम ली जा रही है. फ़ायनेंस में आप हमेशा अपना Sharpe अनुपात बेहतर करने के तरीकों की तलाश करते हैं, और यह मीट्रिक निवेश रणनीतियों की तुलना में बहुत आम तौर पर उद्धृत और उपयोग किया जाता है.
1966 का मूल Sharpe अनुपात कैलकुलेशन काफ़ी सरल है:
$$ S = \frac{ R_a - r_f }{\sigma_a} $$
- S: Sharpe Ratio
- \( R_a \): एसेट रिटर्न
- \( r_f \): रिस्क-फ्री रेट ऑफ रिटर्न
- \( \sigma_a \): एसेट वोलैटिलिटी
रैंडमली जेनरेट किया गया पोर्टफोलियो RandomPortfolios के रूप में उपलब्ध है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
अभ्यास निर्देश
- इस अभ्यास के लिए
risk_freeरेट को 0 मान लें. - प्रत्येक एसेट के लिए Sharpe अनुपात निकालें: रिटर्न से रिस्क-फ्री रेट घटाएँ और फिर वोलैटिलिटी से भाग दें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Risk free rate
risk_free = ____
# Calculate the Sharpe Ratio for each asset
RandomPortfolios['Sharpe'] = ____
# Print the range of Sharpe ratios
print(RandomPortfolios['Sharpe'].describe()[['min', 'max']])