S&P500 的 Sharpe 比率
在本练习中，您将只使用价格数据来计算 S&P500 的 Sharpe 比率。在下一个练习中，您会对投资组合数据做同样的计算，以便比较二者的 Sharpe 比率。
您可以使用 sp500_value 中的 S&P500 价格数据。无风险利率在 rfr 中提供，并已便捷地设为 0。我们来试一试吧！
本练习是课程的一部分
Python 投资组合分析入门
练习说明
- 使用索引计算 S&P500 价格数据
sp500_value的总收益率，并将该值年化；数据覆盖 4 年。 - 从 S&P500 价格数据计算日度收益率，稍后用于波动率计算。
- 从收益率数据计算标准差，并按 250 个交易日进行年化。
- 最后，使用年化收益率和年化波动率计算 Sharpe 比率，并打印结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)