Portofoliul MSR

Portofoliul cu rata Sharpe maximă, cunoscut și ca portofoliul MSR (Maximum Sharpe Ratio), se află în vârful frontierei eficiente și poate fi construit identificând portofoliul cu cel mai ridicat raport Sharpe.

Din păcate, portofoliul MSR este adesea instabil. Chiar dacă a înregistrat un raport Sharpe ridicat în trecut, acest lucru nu garantează că va performa la fel de bine în viitor.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Sortează RandomPortfolios după cea mai ridicată valoare Sharpe, în ordine descrescătoare.
Înmulțește MSR_weights_array pe rândurile din StockReturns pentru a obține randamentele ponderate ale acțiunilor.
În final, analizează graficul randamentelor cumulative în timp.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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'])

Editează și rulează codul