Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python
Charlotte Werger
Data Scientist
$$
$$


Danh mục Sharpe tối đa: tỷ lệ Sharpe cao nhất trên EF
from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier
# Tính Biên hiệu quả với mu và S
ef = EfficientFrontier(mu, Sigma)
raw_weights = ef.max_sharpe()
# Lấy tỷ trọng dễ đọc
cleaned_weights = ef.clean_weights()
{'GOOG': 0.01269,'AAPL': 0.09202,'FB': 0.19856,
'BABA': 0.09642,'AMZN': 0.07158,'GE': 0.02456,...}
# Lấy số liệu hiệu suất
ef.portfolio_performance(verbose=True)
Lợi nhuận năm kỳ vọng: 33.0%
Biến động năm: 21.7%
Tỷ lệ Sharpe: 1.43
Danh mục biến động tối thiểu: mức rủi ro thấp nhất trên EF
# Tính Biên hiệu quả với mu và S
ef = EfficientFrontier(mu, Sigma)
raw_weights = ef.min_volatility()
# Lấy tỷ trọng dễ đọc và số liệu hiệu suất
cleaned_weights = ef.clean_weights()
{'GOOG': 0.05664, 'AAPL': 0.087, 'FB': 0.1591,
'BABA': 0.09784, 'AMZN': 0.06986, 'GE': 0.0123,...}
ef.portfolio_performance(verbose=True)
Lợi nhuận năm kỳ vọng: 17.4%
Biến động năm: 13.2%
Tỷ lệ Sharpe: 1.28


Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python