Randamente ajustate la risc
Introducere în analiza portofoliului în Python
Charlotte Werger
Data Scientist
Alegeți un portofoliu
$ $
Portofoliul 1
- Randament anual de 14%
- Volatilitate (deviație standard) de 8%
$ $
Portofoliul 2
- Randament anual de 6%
- Volatilitate de 3%
Randament ajustat la risc
$$
- Definește randamentul unei investiții în funcție de riscul implicat în obținerea acestuia
- Este de obicei un raport
- Permite compararea obiectivă a diferitelor opțiuni de investiție
- Indică dacă randamentul justifică riscul asumat
Rata Sharpe
- Rata Sharpe este cel mai utilizat raport de randament ajustat la risc
- Se calculează astfel:
$ Sharpe \; ratio = \frac{R_p - R_f} {\sigma_p} $
Unde: $ R_p$ este randamentul portofoliului, $R_f$ este rata fără risc, iar ${\sigma_p} $ este deviația standard a portofoliului
Vă amintiți formula pentru ${\sigma_p} $?
- $ \sigma_p = \sqrt(Weights \; transposed (Covariance \; matrix \; * \; Weights)$)
Anualizarea volatilității
$$
- Deviația standard anualizată se calculează astfel: $ \sigma_a=\sigma_m * \sqrt{T} $
- $ \sigma_m $ este deviația standard măsurată
- $ \sigma_a $ este deviația standard anualizată
- T este numărul de puncte de date pe an
- Alternativ, folosind varianța în loc de deviația standard: $ \sigma_a^2=\sigma_m^2 * {T} $
Calcularea ratei 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
Ce portofoliu ați ales?
$ $
Portofoliul 1
- Randament anual de 14%
- Volatilitate (deviație standard) de 8%
- Rata Sharpe de 1,75
$ $
Portofoliul 2
- Randament anual de 6%
- Volatilitate de 3%
- Rata Sharpe de 2
Să exersăm!
Introducere în analiza portofoliului în Python
