Sortino 比率
在這個練習中，投資組合的報酬資料已存放在名為 df 的 DataFrame，你將用它來計算 Sortino 比率。Sortino 比率與 Sharpe 比率相似，但它只使用負報酬的標準差，因此更聚焦在投資的下行風險。
來看看 Sortino 比率與先前計算的 Sharpe 比率相比有多大。無風險利率 rfr 與目標報酬 target 已經定義，且兩者皆為 0。
本練習屬於課程
Python 投資組合分析入門
練習說明
- 使用
.loc選取嚴格小於目標報酬的那些報酬，並將結果存成名為downside_returns的新 DataFrame。 - 分別計算期望報酬的平均數，以及下行報酬的標準差。
- 使用
rfr（無風險利率）計算 Sortino 比率。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create a downside return column with the negative returns only
downside_returns = df.loc[df['pf_returns'] ____ target]
# Calculate expected return and std dev of downside
expected_return = df['____'].____()
down_stdev = downside_returns['pf_returns'].____()
# Calculate the sortino ratio
sortino_ratio = (____ - ____)/____
# Print the results
print("Expected return : ", expected_return*100)
print("Downside risk : ", down_stdev*100)
print("Sortino ratio : ", sortino_ratio)