ПочатиПочніть безкоштовно

Коефіцієнт Сортіно

У цій вправі дані про доходності портфеля збережено в датафреймі df, який ви використаєте для обчислення коефіцієнта Сортіно. Коефіцієнт Сортіно подібний до коефіцієнта Шарпа, але використовує стандартне відхилення лише від'ємних доходностей, тож більше зосереджується на спадному боці інвестування.

Подивімося, наскільки великий коефіцієнт Сортіно порівняно з раніше обчисленим коефіцієнтом Шарпа. Безризикова ставка rfr і цільова доходність target уже визначені та дорівнюють нулю.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Portfolio Analysis у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Виберіть доходності за допомогою .loc, які строго менші за цільове значення, і збережіть їх у новому датафреймі downside_returns.
  • Обчисліть середнє очікуваних доходностей і стандартне відхилення спадних доходностей.
  • Обчисліть коефіцієнт Сортіно, використовуючи rfr як безризикову ставку.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)
Редагувати та запускати код