Portfel MSR
Portfel o maksymalnym wskaźniku Sharpe'a, czyli portfel MSR, który leży na szczycie efektywnej granicy, można zbudować, wybierając portfel z najwyższym wskaźnikiem Sharpe'a.
Niestety portfel MSR bywa dość niestabilny. Wysoki historyczny wskaźnik Sharpe'a nie gwarantuje, że portfel osiągnie równie dobre wyniki w przyszłości.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do zarządzania ryzykiem portfela w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Posortuj
RandomPortfolioswedług najwyższej wartości Sharpe'a w kolejności malejącej. - Pomnóż
MSR_weights_arrayprzez wierszeStockReturns, aby uzyskać ważone stopy zwrotu akcji. - Na koniec przejrzyj wykres skumulowanych stóp zwrotu w czasie.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Sort the portfolios by Sharpe ratio
sorted_portfolios = RandomPortfolios.____(by=['Sharpe'], ascending=____)
# Extract the corresponding weights
MSR_weights = sorted_portfolios.iloc[0, 0:numstocks]
# Cast the MSR weights as a numpy array
MSR_weights_array = np.array(MSR_weights)
# Calculate the MSR portfolio returns
StockReturns['Portfolio_MSR'] = StockReturns.iloc[:, 0:numstocks].mul(____, axis=1).sum(axis=1)
# Plot the cumulative returns
cumulative_returns_plot(['Portfolio_EW', 'Portfolio_MCap', 'Portfolio_MSR'])