Tối ưu hóa danh mục: Sharpe tối đa

Trong bài tập này, bạn sẽ tính danh mục cho ra tỷ lệ Sharpe tối đa. Đây thường là danh mục mà nhà đầu tư muốn rót vốn vào vì nó mang lại tỷ lệ lợi nhuận trên rủi ro cao nhất có thể. PyPortfolioOpt giúp bạn tính danh mục này từ bộ dữ liệu giá lịch sử một cách rất dễ dàng.

Bạn đã có sẵn lợi nhuận lịch sử trung bình cho một danh mục cổ phiếu nhỏ trong biến mu và ma trận hiệp phương sai của danh mục trong biến Sigma. Bạn sẽ cần chúng làm đầu vào để tính Biên hiệu quả (Efficient Frontier) và danh mục Sharpe tối đa. Hãy bắt đầu nhé!