Tỷ lệ Sharpe của S&P500
Trong bài tập này, bạn sẽ tính tỷ lệ Sharpe của S&P500, bắt đầu chỉ với dữ liệu giá. Ở bài tiếp theo, bạn sẽ làm điều tương tự với dữ liệu danh mục để có thể so sánh tỷ lệ Sharpe của hai bên.
Bạn có sẵn dữ liệu giá của S&P500 trong sp500_value. Lãi suất phi rủi ro có trong rfr và hiện được đặt là 0. Bắt đầu thôi!
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính tổng lợi nhuận từ dữ liệu giá S&P500
sp500_valuebằng cách dùng đánh chỉ số và quy đổi tổng lợi nhuận này về mức thường niên; dữ liệu kéo dài 4 năm. - Tính lợi nhuận theo ngày từ dữ liệu giá S&P500; bạn sẽ cần con số này để tính độ biến động.
- Tính độ lệch chuẩn từ dữ liệu lợi nhuận và quy đổi về mức thường niên với giả định 250 ngày giao dịch.
- Cuối cùng, tính tỷ lệ Sharpe bằng lợi nhuận thường niên và độ biến động thường niên, rồi in kết quả.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate total return and annualized return from price data
total_return = (sp500_value[____] - ____[____]) / ____[____]
# Annualize the total return over 4 year
annualized_return = ((____ + ____)**(____/____))-1
# Create the returns data
returns_sp500 = ____.____()
# Calculate annualized volatility from the standard deviation
vol_sp500 = ____.____() * np.sqrt(____)
# Calculate the Sharpe ratio
sharpe_ratio = ((____ - rfr) / ____)
print (sharpe_ratio)