Зміна діапазону (span)
У попередній вправі ви з'ясували, що діапазон (span) експоненційно зважених ризику та дохідності впливає на вигляд оптимального портфеля. Насправді, діапазон має дуже великий вплив! Встановивши span, ви можете використовувати дані лише за найсвіжіші дні або брати дані за останні роки. У граничному випадку, коли span дорівнює довжині всієї вибірки, це еквівалентно використанню звичайного історичного середнього.
Тепер подивімося, як короткий і довгий span змінює ваш оптимальний портфель. Доступні дані stock_prices.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до Portfolio Analysis у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Calculate expected returns and sample covariance
mu_ema = expected_returns.ema_historical_return(stock_prices, span=____ ,frequency=252)
Sigma_ew = risk_models.exp_cov(stock_prices, span=____, frequency=252)
ef_2 = EfficientFrontier(mu_ema, Sigma_ew)
# Calculate weights for the maximum Sharpe ratio portfolio
weights = ef_2.max_sharpe()
cleaned_weights_maxsharpe_EW = ef_2.clean_weights()
perf_max_sharpe_EW = ef_2.portfolio_performance(verbose=True)