अधिकतम Sharpe बनाम न्यूनतम वोलैटिलिटी

Python में Portfolio Analysis परिचय

Charlotte Werger

Data Scientist

Efficient Frontier याद है?

Efficient frontier: वे सभी पोर्टफोलियो जिनमें जोखिम-रिटर्न का सर्वोत्तम संतुलन हो
Maximum Sharpe पोर्टफोलियो: EF पर सबसे उच्च Sharpe अनुपात
Minimum volatility पोर्टफोलियो: EF पर सबसे कम जोखिम

$$ Efficient frontier का ग्राफ

PyPortfolioOpt में विकल्पों का चार्ट

Maximum Sharpe पोर्टफोलियो: EF पर सबसे उच्च Sharpe अनुपात

from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier

# mu और S के साथ Efficient Frontier निकालें
ef = EfficientFrontier(mu, Sigma)
raw_weights = ef.max_sharpe()

# पढ़ने योग्य वेट्स पाएँ 
cleaned_weights = ef.clean_weights()

{'GOOG': 0.01269,'AAPL': 0.09202,'FB': 0.19856,
 'BABA': 0.09642,'AMZN': 0.07158,'GE': 0.02456,...}

# प्रदर्शन मीट्रिक्स प्राप्त करें
ef.portfolio_performance(verbose=True)

Expected annual return: 33.0%
Annual volatility: 21.7%
Sharpe Ratio: 1.43

Minimum volatility पोर्टफोलियो: EF पर सबसे कम जोखिम

# mu और S के साथ Efficient Frontier निकालें
ef = EfficientFrontier(mu, Sigma)

raw_weights = ef.min_volatility()

# पढ़ने योग्य वेट्स और प्रदर्शन मीट्रिक्स पाएँ
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)

Expected annual return: 17.4%
Annual volatility: 13.2%
Sharpe Ratio: 1.28

Efficient frontier का ग्राफ, जहाँ minimum volatility और maximum Sharpe पोर्टफोलियो दर्शाए गए हैं

Efficient frontier का ग्राफ, जहाँ minimum volatility और maximum Sharpe पोर्टफोलियो दर्शाए गए हैं

Python में Portfolio Analysis परिचय