シャープレシオで戦略のパフォーマンスを評価する
シャープレシオは、ノーベル賞受賞者の William F. Sharpe によって開発されたリスク調整後リターンの指標です。無リスク金利超過リターンの平均を、その標準偏差で割って算出します。
ここではシグナルベースの戦略のシャープレシオを計算・確認します。この戦略は2つの移動平均インジケーターを用いてロングまたはショートのシグナルを生成し、Google 株の過去3年の価格データでバックテストされています。バックテストの統計量は resInfo に用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ金融トレーディング
演習の手順
resInfoから年率リターンと年率ボラティリティを取得し、それぞれyearly_meanとyearly_volに保存します。yearly_returnとyearly_volを使ってシャープレシオを手計算します。resInfoから直接取得できる年率換算シャープレシオを出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Get annual return and volatility
yearly_return = ____
print('Annual return: %.2f'% yearly_return)
yearly_vol = ____
print('Annual volatility: %.2f'% yearly_vol)
# Calculate the Sharpe ratio manually
sharpe_ratio = ____ / ____
print('Sharpe ratio calculated: %.2f'% sharpe_ratio)
# Print the Sharpe ratio
print('Sharpe ratio %.2f'% ____)