Modificarea intervalului
La exercițiul anterior ai descoperit că intervalul de timp al riscului și randamentului ponderat exponențial poate influența aspectul portofoliului optim. De fapt, intervalul are o influență foarte mare! Prin setarea intervalului, poți folosi date doar din cele mai recente zile sau din cei mai recenți ani. La limită, când intervalul este la fel de lung ca întregul eșantion, rezultatul va fi echivalent cu utilizarea mediei istorice normale.
Acum să explorăm cum un interval scurt și unul lung îți modifică portofoliul optim. Datele stock_prices sunt disponibile.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în analiza portofoliului în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)