Lợi nhuận điều chỉnh rủi ro
Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python
Charlotte Werger
Data Scientist
Chọn danh mục
$ $
Danh mục 1
- Lợi nhuận năm 14%
- Biến động (độ lệch chuẩn) 8%
$ $
Danh mục 2
- Lợi nhuận năm 6%
- Biến động 3%
Lợi nhuận điều chỉnh rủi ro
$$
- Xác định lợi nhuận bằng cách đo rủi ro cần để tạo ra lợi nhuận đó
- Thường là một tỷ số
- Cho phép so sánh khách quan giữa các lựa chọn đầu tư
- Cho biết lợi nhuận có tương xứng với rủi ro hay không
Hệ số Sharpe
- Hệ số Sharpe là tỷ số điều chỉnh rủi ro phổ biến nhất
- Tính như sau:
$ Sharpe \; ratio = \frac{R_p - R_f} {\sigma_p} $
Trong đó: $ R_p$ là lợi nhuận danh mục, $R_f$ là lãi suất phi rủi ro và ${\sigma_p} $ là độ lệch chuẩn danh mục
Nhớ công thức ${\sigma_p} $ của danh mục chứ?
- $ \sigma_p = \sqrt(Weights \; transposed (Covariance \; matrix \; * \; Weights)$)
Năm hóa biến động
$$
- Độ lệch chuẩn năm hóa: $ \sigma_a=\sigma_m * \sqrt{T} $
- $ \sigma_m $ là độ lệch chuẩn đo được
- $ \sigma_a $ là độ lệch chuẩn năm hóa
- T là số điểm dữ liệu mỗi năm
- Hoặc khi dùng phương sai thay cho độ lệch chuẩn: $ \sigma_a^2=\sigma_m^2 * {T} $
Tính hệ số 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
Bạn chọn danh mục nào?
$ $
Danh mục 1
- Lợi nhuận năm 14%
- Biến động (độ lệch chuẩn) 8%
- Hệ số Sharpe 1,75
$ $
Danh mục 2
- Lợi nhuận năm 6%
- Biến động 3%
- Hệ số Sharpe 2
Ayo berlatih!
Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python
