Danh mục MSR
Danh mục có tỷ lệ Sharpe tối đa, hay MSR, nằm ở đỉnh của đường biên hiệu quả, có thể được xây dựng bằng cách tìm danh mục có tỷ lệ Sharpe cao nhất.
Đáng tiếc là danh mục MSR thường khá thất thường. Dù danh mục có tỷ lệ Sharpe trong quá khứ cao, điều đó không đảm bảo nó sẽ tiếp tục có tỷ lệ Sharpe tốt trong tương lai.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Sắp xếp
RandomPortfoliostheo giá trị Sharpe cao nhất, theo thứ tự giảm dần. - Nhân
MSR_weights_arraytheo các hàng củaStockReturnsđể ra lợi nhuận cổ phiếu có trọng số. - Cuối cùng, xem lại biểu đồ lợi nhuận tích lũy theo thời gian.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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'])