샤프 비율로 전략 성과 평가하기
샤프 비율은 노벨상 수상자인 William F. Sharpe가 고안한 위험 대비 수익 지표입니다. 무위험 수익률을 초과한 평균 수익을 그 초과 수익의 표준편차로 나누어 계산합니다.
이제 시그널 기반 전략의 샤프 비율을 계산하고 확인해 보겠습니다. 이 전략은 두 개의 이동 평균 지표로 롱/숏 시그널을 생성하며, Google 주식의 3년치 과거 가격 데이터로 백테스트했습니다. 백테스트 통계는 resInfo에 제공되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 금융 트레이딩
연습 안내
resInfo에서 연간 수익률과 변동성을 가져와 각각yearly_mean과yearly_vol에 저장하세요.yearly_return와yearly_vol을 사용해 샤프 비율을 직접 계산하세요.resInfo에서 바로 가져올 수 있는 연율화된 샤프 비율을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Get annual return and volatility
yearly_return = ____
print('Annual return: %.2f'% yearly_return)
yearly_vol = ____
print('Annual volatility: %.2f'% yearly_vol)
# Calculate the Sharpe ratio manually
sharpe_ratio = ____ / ____
print('Sharpe ratio calculated: %.2f'% sharpe_ratio)
# Print the Sharpe ratio
print('Sharpe ratio %.2f'% ____)