ÎncepețiÎncepe gratuit

Raportul Sortino

În acest exercițiu, datele despre randamentele portofoliului sunt stocate într-un DataFrame numit df, pe care îl vei folosi pentru a calcula raportul Sortino. Raportul Sortino este similar cu raportul Sharpe, cu deosebirea că folosește deviația standard doar a randamentelor negative, concentrându-se astfel mai mult pe riscul de scădere al investiției.

Să vedem cât de mare este raportul Sortino față de raportul Sharpe calculat anterior. Rata fără risc rfr și randamentul țintă target sunt deja definite și ambele au valoarea zero.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analiza portofoliului în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Selectează randamentele folosind .loc care sunt strict mai mici decât ținta și stochează-le într-un nou DataFrame numit downside_returns.
  • Calculează media randamentelor așteptate și deviația standard a randamentelor negative.
  • Calculează raportul Sortino folosind rfr pentru rata fără risc.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create a downside return column with the negative returns only
downside_returns = df.loc[df['pf_returns'] ____ target]

# Calculate expected return and std dev of downside
expected_return = df['____'].____()
down_stdev = downside_returns['pf_returns'].____()

# Calculate the sortino ratio
sortino_ratio = (____ - ____)/____

# Print the results
print("Expected return  : ", expected_return*100)
print("Downside risk   : ", down_stdev*100)
print("Sortino ratio : ", sortino_ratio)
Editează și rulează codul