जोखिम-समायोजित रिटर्न
Python में Portfolio Analysis परिचय
Charlotte Werger
Data Scientist
एक पोर्टफोलियो चुनें
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पोर्टफोलियो 1
- वार्षिक रिटर्न 14%
- वोलैटिलिटी (स्टैंडर्ड डिविएशन) 8%
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पोर्टफोलियो 2
- वार्षिक रिटर्न 6%
- वोलैटिलिटी 3%
जोखिम-समायोजित रिटर्न
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- यह बताता है कि किसी निवेश के रिटर्न में कितना जोखिम लेकर वह रिटर्न बना है
- आम तौर पर यह एक रेशियो होता है
- अलग-अलग निवेश विकल्पों की वस्तुनिष्ठ तुलना करने देता है
- बताता है कि रिटर्न, लिए गए जोखिम को उचित ठहराता है या नहीं
Sharpe ratio
- Sharpe ratio सबसे प्रचलित जोखिम-समायोजित रिटर्न रेशियो है
- इसे ऐसे निकाला जाता है:
$ Sharpe \; ratio = \frac{R_p - R_f} {\sigma_p} $
जहाँ $ R_p$ पोर्टफोलियो रिटर्न है, $R_f$ जोखिम-मुक्त दर है और ${\sigma_p} $ पोर्टफोलियो का स्टैंडर्ड डिविएशन है
पोर्टफोलियो के ${\sigma_p} $ का फॉर्मूला याद है?
- $ \sigma_p = \sqrt(Weights \; transposed (Covariance \; matrix \; * \; Weights)$)
वोलैटिलिटी का वार्षिकीकरण
$$
- वार्षिकीकृत स्टैंडर्ड डिविएशन ऐसे निकलेगा: $ \sigma_a=\sigma_m * \sqrt{T} $
- $ \sigma_m $ मापा गया स्टैंडर्ड डिविएशन है
- $ \sigma_a $ वार्षिकीकृत स्टैंडर्ड डिविएशन है
- T प्रति वर्ष डेटा पॉइंट्स की संख्या है
- वैकल्पिक रूप से, यदि स्टैंडर्ड डिविएशन की जगह variance लें; $ \sigma_a^2=\sigma_m^2 * {T} $
Sharpe Ratio की गणना
# 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
आपने कौन सा पोर्टफोलियो चुना?
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पोर्टफोलियो 1
- वार्षिक रिटर्न 14%
- वोलैटिलिटी (स्टैंडर्ड डिविएशन) 8%
- Sharpe ratio 1.75
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पोर्टफोलियो 2
- वार्षिक रिटर्न 6%
- वोलैटिलिटी 3%
- Sharpe ratio 2
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