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S&P500 샤프 지수

이 연습 문제에서는 가격 데이터만 가지고 S&P500의 샤프 지수를 계산해 보겠습니다. 다음 연습 문제에서는 포트폴리오 데이터에도 같은 작업을 수행해 두 샤프 지수를 비교해 볼 거예요.

S&P500의 가격 데이터는 sp500_value에 제공되어 있습니다. 무위험 수익률은 rfr에 있으며, 편의를 위해 0으로 설정되어 있어요. 바로 시작해 볼까요?

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

강의 보기

연습 안내

  • S&P500 가격 데이터 sp500_value에서 인덱싱을 사용해 총수익률을 계산하고, 이 값을 연환산하세요. 데이터 범위는 4년입니다.
  • 변동성 계산을 위해 S&P500 가격 데이터에서 일간 수익률을 계산하세요.
  • 수익률 데이터의 표준편차를 계산하고, 거래일 250일을 기준으로 연환산하세요.
  • 마지막으로, 연환산 수익률과 연환산 변동성을 사용해 샤프 지수를 계산하고 결과를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)
코드 편집 및 실행