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  3. Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門
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演習

ポートフォリオ最適化：最大シャープ比

この演習では、最大シャープ比となるポートフォリオを計算します。これは、リスクに対するリターンの比率が最も高いため、投資家が投資先として選ぶことの多いポートフォリオです。PyPortfolioOpt を使うと、過去の価格データからこのポートフォリオをとても簡単に計算できます。

ここでは、小規模な株式ポートフォリオの平均過去リターンが mu に、対応する共分散行列が Sigma に用意されています。効率的フロンティアと最大シャープ比ポートフォリオを計算するには、これらを入力として使います。さっそくやってみましょう！

指示1 / 3

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  • コンソールで期待リターン mu と共分散行列 Sigma を表示し、入力の形を確認しましょう。そのうえで、スクリプト内で mu と Sigma を使って効率的フロンティアを定義してください。