1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Machine Learning для фінансів у Python
Connected

Вправа

Побудова ефективної межі з найкращим коефіцієнтом Шарпа

Тепер знову побудуємо ефективну межу та додамо позначку для портфеля з найкращим індексом Шарпа. Візуалізація даних завжди допомагає краще їх зрозуміти.

Нагадаємо, ефективна межа зображається як діаграма розсіювання, де на осі x — волатильність портфеля, а на осі y — дохідність портфеля. Ми отримаємо найпізнішу дату, яка є в наших даних, з covariances.keys(), хоча будь-який зі словників portfolio_returns тощо теж підійде, щоб дістати дату. Потім отримаємо волатильності та дохідності для цієї найпізнішої дати з portfolio_volatility і portfolio_returns. Нарешті, візьмемо індекс портфеля з найкращим індексом Шарпа з max_sharpe_idxs[date] і все побудуємо за допомогою plt.scatter().

Інструкції

100 XP
  • Присвойте cur_volatility волатильності портфелів для останньої date.
  • Побудуйте графік «ефективної межі», відклавши волатильність по осі x, а дохідність — по осі y.
  • Отримайте індекс найкращого портфеля для останньої date зі словника max_sharpe_idxs.