การปรับพอร์ตให้เหมาะสม: Max Sharpe
ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะคำนวณพอร์ตโฟลิโอที่ให้ Maximum Sharpe ratio ซึ่งมักเป็นพอร์ตโฟลิโอที่นักลงทุนต้องการ เพราะให้ อัตราส่วนผลตอบแทนต่อความเสี่ยงสูงสุด PyPortfolioOpt ช่วยให้คำนวณพอร์ตโฟลิโอนี้จากข้อมูลราคาย้อนหลังได้อย่างง่ายดาย
มีข้อมูลพร้อมให้ใช้งาน ได้แก่ ผลตอบแทนเฉลี่ยย้อนหลังของหุ้นในพอร์ตขนาดเล็กที่เก็บไว้ใน mu และเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมของพอร์ตที่เก็บไว้ใน Sigma ซึ่งทั้งสองค่านี้จะเป็น input สำหรับการคำนวณ Efficient Frontier และพอร์ตโฟลิโอ Maximum Sharpe มาลองทำกันเลย!
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Define the efficient frontier
ef = ____(____, ____)