Retornos ajustados ao risco
Introdução à Análise de Portfólios em Python
Charlotte Werger
Data Scientist
Escolha um portfólio
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Portfólio 1
- Retorno anual de 14%
- Volatilidade (desvio padrão) de 8%
$ $
Portfólio 2
- Retorno anual de 6%
- Volatilidade de 3%
Retorno ajustado ao risco
$$
- Define o retorno de um investimento medindo o risco envolvido para gerá-lo
- Geralmente é um índice
- Permite comparar objetivamente diferentes opções de investimento
- Diz se o retorno compensa o risco envolvido
Índice de Sharpe
- O índice de Sharpe é o retorno ajustado ao risco mais usado
- É calculado assim:
$ Sharpe \; ratio = \frac{R_p - R_f} {\sigma_p} $
Onde: $ R_p$ é o retorno do portfólio, $R_f$ é a taxa livre de risco e ${\sigma_p} $ é o desvio padrão do portfólio
Lembra da fórmula do ${\sigma_p}$ do portfólio?
- $ \sigma_p = \sqrt(Weights \; transposed (Covariance \; matrix \; * \; Weights)$)
Anualizando a volatilidade
$$
- A volatilidade anualizada é calculada assim: $ \sigma_a=\sigma_m * \sqrt{T} $
- $ \sigma_m $ é o desvio padrão medido
- $ \sigma_a $ é o desvio padrão anualizado
- T é o número de pontos de dados por ano
- Alternativamente, usando variância em vez de desvio padrão: $ \sigma_a^2=\sigma_m^2 * {T} $
Calculando o índice de Sharpe
# Calculate the annualized standard deviation
annualized_vol = apple_returns.std()*np.sqrt(250)
print (annualized_vol)
0.2286248397870068
# Define the risk free rate
risk_free = 0.01
# Calcuate the sharpe ratio
sharpe_ratio = (annualized_return - risk_free) / annualized_vol
print (sharpe_ratio)
0.6419569149994251
Qual portfólio você escolheu?
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Portfólio 1
- Retorno anual de 14%
- Volatilidade (desvio padrão) de 8%
- Índice de Sharpe de 1,75
$ $
Portfólio 2
- Retorno anual de 6%
- Volatilidade de 3%
- Índice de Sharpe de 2
Vamos praticar!
Introdução à Análise de Portfólios em Python
