Sharpe Ratio ของ S&P500
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้คำนวณ Sharpe ratio ของ S&P500 โดยเริ่มจากข้อมูลราคาเพียงอย่างเดียว ในแบบฝึกหัดถัดไป จะทำแบบเดียวกันกับข้อมูลพอร์ตโฟลิโอ เพื่อนำ Sharpe ratio ของทั้งสองมาเปรียบเทียบกัน
ข้อมูลราคาของ S&P500 พร้อมใช้งานในตัวแปร sp500_value และอัตราผลตอบแทนปลอดความเสี่ยงพร้อมใช้งานในตัวแปร rfr ซึ่งกำหนดไว้เป็นศูนย์ มาเริ่มกันเลย!
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- คำนวณผลตอบแทนรวมจากข้อมูลราคา S&P500 ใน
sp500_valueโดยใช้การ indexing จากนั้นปรับผลตอบแทนรวมให้เป็นรายปี โดยข้อมูลครอบคลุมระยะเวลา 4 ปี - คำนวณผลตอบแทนรายวันจากข้อมูลราคา S&P500 เพื่อใช้ในการคำนวณความผันผวน
- คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากข้อมูลผลตอบแทน แล้วปรับให้เป็นรายปีโดยใช้ 250 วันทำการ
- สุดท้าย คำนวณ Sharpe ratio โดยใช้ผลตอบแทนรายปีและความผันผวนรายปี จากนั้นแสดงผลลัพธ์
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Calculate total return and annualized return from price data
total_return = (sp500_value[____] - ____[____]) / ____[____]
# Annualize the total return over 4 year
annualized_return = ((____ + ____)**(____/____))-1
# Create the returns data
returns_sp500 = ____.____()
# Calculate annualized volatility from the standard deviation
vol_sp500 = ____.____() * np.sqrt(____)
# Calculate the Sharpe ratio
sharpe_ratio = ((____ - rfr) / ____)
print (sharpe_ratio)