投资组合的 Sharpe 比率
在本练习中，您将计算投资组合的 Sharpe 比率。您认为投资组合的 Sharpe 比率会与 S&P500 的 Sharpe 比率有何不同？本练习将带您找出答案。
您已获得投资组合随时间变化的资产净值 pf_AUM，以及对应的数据月份数 months。最后，无风险利率保存在 rfr 中，目前仍设为 0。
本练习是课程的一部分
Python 投资组合分析入门
练习说明
- 根据
pf_AUM计算总收益，并按months指定的区间计算年化收益。 - 使用收益序列的标准差计算年化波动率
vol_pf。使用 250 个交易日进行年化。 - 计算 Sharpe 比率。别忘了在年化收益中减去无风险利率
rfr。
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 = (____[____] - ____[____]) / ____[____]
# Annualize the total return over 4 year
annualized_return = ((1 + total_return)**(____/months))-1
# Create the returns data
pf_returns = pf_AUM.pct_change()
# Calculate annualized volatility from the standard deviation
vol_pf = pf_returns.____()*____.____(____)
# Calculate the Sharpe ratio
sharpe_ratio = ((____ - ____) /____)
print (sharpe_ratio)