シャープ・レシオ
シャープ・レシオは、William F. Sharpe によって提唱された、リスク調整後リターンを表すシンプルな指標です。一定のリターンを得るためにどれだけのリスクを取っているかを判断するのに役立ちます。ファイナンスの現場ではシャープ・レシオを高める方法を常に探しており、投資戦略を比較する際によく引用・活用されます。
1966年の元々のシャープ・レシオの計算はとても簡単です。
$$ S = \frac{ R_a - r_f }{\sigma_a} $$
- S: Sharpe Ratio（シャープ・レシオ）
- \( R_a \): 資産リターン
- \( r_f \): 無リスク金利
- \( \sigma_a \): 資産のボラティリティ
ランダムに生成したポートフォリオは RandomPortfolios として利用できます。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門
演習の手順
- この演習では
risk_freeは 0 と仮定します。 - 各資産について、リターンから無リスク金利を差し引き、ボラティリティで割ってシャープ・レシオを計算します。
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。
# Risk free rate
risk_free = ____
# Calculate the Sharpe Ratio for each asset
RandomPortfolios['Sharpe'] = ____
# Print the range of Sharpe ratios
print(RandomPortfolios['Sharpe'].describe()[['min', 'max']])