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연습 문제

최소분산 포트폴리오와 최대 샤프 지수 포트폴리오

이전 연습 문제에서 목표 수익률의 그리드를 사용해 효율적 프런티어를 계산했어요. 계산 결과로 두 개의 벡터 vpm(포트폴리오 평균 수익률 벡터)과 vpsd(표준편차, 즉 변동성 벡터), 그리고 가중치 행렬 mweights를 얻었습니다. 이제 이 결과를 활용해 변동성이 가장 낮은 포트폴리오와 샤프 지수가 가장 큰 포트폴리오를 찾고, 각 포트폴리오의 자산별 가중치를 시각화해 보겠습니다.

참고로, 샤프 지수는 포트폴리오 초과수익(무위험 수익률을 뺀 값)을 포트폴리오 변동성으로 나누어 계산합니다.

지침

100 XP
  • 표준편차가 최소가 되는 위치 (vpsd == min(vpsd))의 mweights 행을 선택해 weights_minvar를 생성하세요.
  • 무위험 수익률이 0.75%일 때 포트폴리오 수익률의 샤프 지수를 계산하세요. 이를 vsr라고 하세요.
  • vsr에서 샤프 지수가 최대가 되는 포트폴리오에 해당하는 mweights의 행을 선택해 weights_max_sr를 생성하세요. 첫 번째 지침과 유사한 방식으로 구할 수 있어요.
  • weights_minvar 포트폴리오에서 1%를 초과하는 가중치만 막대그래프로 그리세요. 이어서 weights_max_sr 포트폴리오에서도 1%를 초과하는 가중치만 막대그래프로 그리세요.