НачатьНачать бесплатно

Оценка эффективности стратегии с помощью коэффициента Шарпа

Коэффициент Шарпа — это мера доходности с учётом риска, разработанная нобелевским лауреатом Уильямом Ф. Шарпом. Он рассчитывается как средняя доходность сверх безрисковой ставки, делённая на стандартное отклонение избыточной доходности.

Вы рассчитаете и проанализируете коэффициент Шарпа для стратегии на основе сигналов. Стратегия генерирует длинные или короткие сигналы с помощью двух индикаторов скользящих средних и была протестирована на исторических данных цен акций Google за 3 года. Статистика бэктеста предоставлена в resInfo.

Это упражнение является частью курса

Финансовый трейдинг на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Извлеките годовую доходность и волатильность из resInfo и сохраните их в yearly_mean и yearly_vol соответственно.
  • Рассчитайте коэффициент Шарпа вручную, используя yearly_return и yearly_vol.
  • Выведите на экран аннуализированный коэффициент Шарпа, полученный непосредственно из resInfo.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Get annual return and volatility
yearly_return = ____
print('Annual return: %.2f'% yearly_return)
yearly_vol = ____
print('Annual volatility: %.2f'% yearly_vol)

# Calculate the Sharpe ratio manually
sharpe_ratio = ____ / ____
print('Sharpe ratio calculated: %.2f'% sharpe_ratio)

# Print the Sharpe ratio
print('Sharpe ratio %.2f'% ____)
Редактировать и запускать код