Măsuri alternative de risc

Introducere în analiza portofoliului în Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Riscul descendent

Grafic al riscului ascendent și descendent

O bună măsură a riscului ar trebui să se concentreze pe pierderile potențiale, adică riscul descendent

Raportul Sortino

Similar cu raportul Sharpe, dar cu o abatere standard diferită
$ Sortino \; Ratio = \frac{R_p - R_f}{\sigma_d}$
$\sigma_d$ este abaterea standard a riscului descendent.

Calculul riscului descendent

Raportul Sortino în Python

# Define risk free rate and target return of 0
rfr = 0
target_return = 0

# Calcualte the daily returns from price data
apple_returns=pd.DataFrame(apple_price.pct_change())

# Select the negative returns only 
negative_returns = apple_returns.loc[apple_returns['AAPL'] < target]

# Calculate expected return and std dev of downside returns
expected_return = apple_returns['AAPL'].mean()
down_stdev = negative_returns.std()

# Calculate the sortino ratio
sortino_ratio = (expected_return - rfr)/down_stdev
print(sortino_ratio)

0.07887683763760528

Drawdown maxim

Cea mai mare pierdere procentuală de la un vârf la un minim al pieței
Depinde de fereastra de timp aleasă
Timpul de recuperare: timpul necesar pentru a reveni la pragul de rentabilitate

Drawdown-urile S&P500 în timp

Drawdown zilnic maxim în Python

# Calculate the maximum value of returns using rolling().max()
roll_max = apple_price.rolling(min_periods=1,window=250).max()

# Calculate daily draw-down from rolling max
daily_drawdown = apple_price/roll_max - 1.0

# Calculate maximum daily draw-down
max_daily_drawdown = daily_drawdown.rolling(min_periods=1,window=250).min()

# Plot the results
daily_drawdown.plot()
max_daily_drawdown.plot()
plt.show()

Drawdown maxim al Apple

Graficul drawdown maxim al prețurilor Apple

Să exersăm!

Introducere în analiza portofoliului în Python