S&P500のシャープレシオ
この演習では、まずは価格データのみからS&P500のシャープレシオを計算します。次の演習では同じ手順をポートフォリオデータでも行い、2つのシャープレシオを比較できるようにします。
S&P500の価格データは sp500_value に、無リスク金利は rfr に用意されています（便利なことにゼロに設定されています）。それではやってみましょう！
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
演習の手順
- S&P500の価格データ
sp500_valueをインデックスで参照してトータルリターンを計算し、年率換算してください。データは4年分です。 - ボラティリティ計算に使うため、S&P500の価格データから日次リターンを計算します。
- リターンデータの標準偏差を計算し、取引日数250日として年率換算します。
- 最後に、年率換算したリターンと年率換算ボラティリティを用いてシャープレシオを計算し、結果を出力してください。
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 total return and annualized return from price data
total_return = (sp500_value[____] - ____[____]) / ____[____]
# Annualize the total return over 4 year
annualized_return = ((____ + ____)**(____/____))-1
# Create the returns data
returns_sp500 = ____.____()
# Calculate annualized volatility from the standard deviation
vol_sp500 = ____.____() * np.sqrt(____)
# Calculate the Sharpe ratio
sharpe_ratio = ((____ - rfr) / ____)
print (sharpe_ratio)