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Sortino 비율

이 연습 문제에서는 포트폴리오 수익률 데이터가 df라는 DataFrame에 저장되어 있으며, 이를 사용해 Sortino 비율을 계산합니다. Sortino 비율은 Sharpe 비율과 유사하지만, 음의 수익률에 대한 표준편차만 사용해 투자에서의 하방(다운사이드) 위험에 더 집중한다는 점이 다릅니다.

이전 단계에서 계산한 Sharpe 비율과 비교해 Sortino 비율이 얼마나 큰지 확인해 보세요. 무위험이자율 rfr과 목표수익률 target은 이미 정의되어 있으며 둘 다 0입니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

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연습 안내

  • .loc을 사용해 목표수익률보다 엄격하게 작은 수익률을 선택하고, 이를 downside_returns라는 새 DataFrame에 저장하세요.
  • 기대수익률의 평균과 하방 수익률의 표준편차를 계산하세요.
  • 무위험이자율로 rfr을 사용해 Sortino 비율을 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create a downside return column with the negative returns only
downside_returns = df.loc[df['pf_returns'] ____ target]

# Calculate expected return and std dev of downside
expected_return = df['____'].____()
down_stdev = downside_returns['pf_returns'].____()

# Calculate the sortino ratio
sortino_ratio = (____ - ____)/____

# Print the results
print("Expected return  : ", expected_return*100)
print("Downside risk   : ", down_stdev*100)
print("Sortino ratio : ", sortino_ratio)
코드 편집 및 실행