Zmiana zakresu czasowego
W poprzednim ćwiczeniu odkryłeś, że zakres czasowy wykładniczo ważonego ryzyka i zwrotu może mieć wpływ na kształt optymalnego portfela. Co więcej, ten zakres ma bardzo duże znaczenie! Ustawiając go odpowiednio, możesz uwzględniać dane z ostatnich kilku dni lub z ostatnich kilku lat. W granicznym przypadku, gdy zakres odpowiada całej próbce, wynik jest równoważny użyciu zwykłej historycznej średniej.
Sprawdź teraz, jak krótki i długi zakres wpływa na twój optymalny portfel. Do dyspozycji masz dane stock_prices.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do analizy portfela w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Calculate expected returns and sample covariance
mu_ema = expected_returns.ema_historical_return(stock_prices, span=____ ,frequency=252)
Sigma_ew = risk_models.exp_cov(stock_prices, span=____, frequency=252)
ef_2 = EfficientFrontier(mu_ema, Sigma_ew)
# Calculate weights for the maximum Sharpe ratio portfolio
weights = ef_2.max_sharpe()
cleaned_weights_maxsharpe_EW = ef_2.clean_weights()
perf_max_sharpe_EW = ef_2.portfolio_performance(verbose=True)