最適ポートフォリオのパフォーマンス
前の演習で小規模ポートフォリオに対して計算した効率的フロンティア ef を使って続けましょう。ここからは、その効率的フロンティア ef から最適なポートフォリオを選び、そのパフォーマンスを確認します。ここでは efficient_return オプションを使います。この関数は、目標リターンが与えられたときにリスクが最小となるポートフォリオを選択します。ポートフォリオマネージャーは、しばしば特定のリスクとリターンの制約下で運用を求められるため、とても有用な関数です。
mu と Sigma はすでに計算済みで、ef も利用可能です。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門
演習の手順
- 目標リターン 0.2 の効率的リターン・ポートフォリオを取得します。そのポートフォリオのウェイトを weights に保存し、印刷して確認してください。重みが 0 の銘柄はありますか？
- 作成した効率的リターン・ポートフォリオのパフォーマンスレポートを取得します。
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 the minimum risk portfolio for a target return
weights = ef.____(____)
print (weights)
# Show portfolio performance
ef.____(verbose=True)