Коэффициент Сортино
В этом упражнении данные о доходности портфеля хранятся в DataFrame df — вы будете использовать их для расчёта коэффициента Сортино. Коэффициент Сортино похож на коэффициент Шарпа, однако в нём используется стандартное отклонение только отрицательных доходностей, что позволяет сосредоточиться на рисках убытков при инвестировании.
Посмотрим, насколько коэффициент Сортино отличается от ранее рассчитанного коэффициента Шарпа. Безрисковая ставка rfr и целевая доходность target уже заданы и равны нулю.
Это упражнение является частью курса
Введение в анализ портфеля на Python
Инструкции к упражнению
- Выберите с помощью
.locдоходности, которые строго меньше целевой, и сохраните их в новый DataFramedownside_returns. - Вычислите среднее значение ожидаемых доходностей и стандартное отклонение отрицательных доходностей.
- Рассчитайте коэффициент Сортино, используя
rfrв качестве безрисковой ставки.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)