Портфель MSR

Портфель з максимальним коефіцієнтом Шарпа, або MSR, який лежить на вершині ефективної межі, можна побудувати, знайшовши портфель із найвищим коефіцієнтом Шарпа.

На жаль, портфель MSR часто є доволі несталим. Навіть якщо в минулому портфель мав високий коефіцієнт Шарпа, це не гарантує, що й надалі показник буде хорошим.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Відсортуйте RandomPortfolios за найвищим значенням Sharpe у спадному порядку.
Помножте MSR_weights_array на рядки StockReturns, щоб отримати зважені дохідності акцій.
Насамкінець перегляньте графік кумулятивної дохідності в часі.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Sort the portfolios by Sharpe ratio
sorted_portfolios = RandomPortfolios.____(by=['Sharpe'], ascending=____)

# Extract the corresponding weights
MSR_weights = sorted_portfolios.iloc[0, 0:numstocks]

# Cast the MSR weights as a numpy array
MSR_weights_array = np.array(MSR_weights)

# Calculate the MSR portfolio returns
StockReturns['Portfolio_MSR'] = StockReturns.iloc[:, 0:numstocks].mul(____, axis=1).sum(axis=1)

# Plot the cumulative returns
cumulative_returns_plot(['Portfolio_EW', 'Portfolio_MCap', 'Portfolio_MSR'])

Редагувати та запускати код