最小ボラティリティ最適化
この演習では、最小ボラティリティ・ポートフォリオと最大シャープ・ポートフォリオを比較します。ポートフォリオ・マネージャーとしては、自分の選んだポートフォリオが最小ボラティリティのポートフォリオと比べてどうかを把握したい場面がよくあります。PyPortfolioOpt を使えば、制約付き最適化問題を2つ別々に書く必要がなく（しかもそれはかなり複雑になり得ます）、素早く比較できます。前の演習で作成した効率的フロンティアが ef に用意されています。さっそく試してみましょう！
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
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。
# Calculate weights for the maximum Sharpe ratio portfolio
raw_weights_maxsharpe = ef.max_sharpe()
cleaned_weights_maxsharpe = ef.clean_weights()
# Show portfolio performance
print(cleaned_weights_maxsharpe)
____.____(verbose=True)