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MSR पोर्टफोलियो

मैक्सिमम शार्प रेशियो, या MSR पोर्टफोलियो, जो efficient frontier के शीर्ष पर होता है, उसे उस पोर्टफोलियो को ढूँढकर बनाया जा सकता है जिसका Sharpe ratio सबसे अधिक हो.

दुर्भाग्य से, MSR पोर्टफोलियो अक्सर काफी अस्थिर होता है. भले ही पोर्टफोलियो का ऐतिहासिक Sharpe ratio ऊँचा रहा हो, यह गारंटी नहीं देता कि आगे भी Sharpe ratio अच्छा रहेगा.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • RandomPortfolios को Sharpe मान के अनुसार सबसे ऊँचे से नीचे की ओर (descending order) sort करें.
  • StockReturns की पंक्तियों पर MSR_weights_array से गुणा करके weighted stock returns निकालें.
  • अंत में, समय के साथ cumulative returns के प्लॉट की समीक्षा करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Sort the portfolios by Sharpe ratio
sorted_portfolios = RandomPortfolios.____(by=['Sharpe'], ascending=____)

# Extract the corresponding weights
MSR_weights = sorted_portfolios.iloc[0, 0:numstocks]

# Cast the MSR weights as a numpy array
MSR_weights_array = np.array(MSR_weights)

# Calculate the MSR portfolio returns
StockReturns['Portfolio_MSR'] = StockReturns.iloc[:, 0:numstocks].mul(____, axis=1).sum(axis=1)

# Plot the cumulative returns
cumulative_returns_plot(['Portfolio_EW', 'Portfolio_MCap', 'Portfolio_MSR'])
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