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  3. Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문
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연습 문제

접근 방식 비교하기

이 연습 문제에서는 일반적인 과거 데이터로 계산한 기대 위험과 수익률을 사용할 때와, 지수 가중치를 적용해 계산한 위험과 수익률을 사용할 때, 최대 샤프 비율 포트폴리오가 서로 다른지를 살펴보려고 해요. 영상에서 보셨듯이 지수 가중 변동성은 실제 변동성을 더 가깝게 따라가지만, 실제로 포트폴리오 가중치에 큰 차이가 나타날까요? 이제 직접 확인해 보겠습니다.

지수 가중 위험과 수익률은 252거래일의 span을 사용해 계산되었으며, 최대 1년치 데이터를 반영합니다. 사용할 수 있는 객체는 다음과 같아요: cleaned_weights_maxsharpe, perf_max_sharpe, cleaned_weights_maxsharpe_EW, perf_max_sharpe_EW. 여기서 _EW는 지수 가중(exponentially weighted)을 의미합니다.

지침 1/3

undefined XP
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  • 일반 최대 샤프 포트폴리오의 가중치를 출력해 확인하고, 이어서 지수 가중 포트폴리오의 가중치도 출력해 비교하세요.