Alterando o span
No exercício anterior, você descobriu que o span do risco e do retorno ponderados exponencialmente pode impactar a aparência do portfólio ótimo. Na verdade, o span tem uma influência muito grande! Ao definir o span, você pode usar dados apenas dos dias mais recentes ou considerar dados dos anos mais recentes. No limite, quando o span é tão longo quanto toda a amostra, ele equivale a usar a média histórica normal.
Agora, vamos sentir como um span curto e um longo mudam o seu portfólio ótimo. O conjunto de dados stock_prices está disponível.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à Análise de Portfólios em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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)