Riske göre ayarlanmış getiriler
Python ile Portföy Analizine Giriş
Charlotte Werger
Data Scientist
Bir portföy seç
$ $
Portföy 1
- Yıllık getiri %14
- Oynaklık (standart sapma) %8
$ $
Portföy 2
- Yıllık getiri %6
- Oynaklık %3
Riske göre ayarlanmış getiri
$$
- Bir yatırımın getirisini, o getiriyi üretirken alınan riski ölçerek tanımlar
- Genelde bir orandır
- Farklı yatırım seçeneklerini nesnel biçimde karşılaştırmanı sağlar
- Getirinin altındaki riski haklı çıkarıp çıkarmadığını söyler
Sharpe oranı
- En yaygın kullanılan riske göre ayarlanmış getiri oranı Sharpe oranıdır
- Şöyle hesaplanır:
$ Sharpe \; ratio = \frac{R_p - R_f} {\sigma_p} $
Burada: $ R_p$ portföy getirisi, $R_f$ risksiz oran ve ${\sigma_p} $ portföyün standart sapmasıdır
Portföyün ${\sigma_p} $ formülünü hatırlıyor musun?
- $ \sigma_p = \sqrt(Weights \; transposed (Covariance \; matrix \; * \; Weights)$)
Oynaklığı yıllıklandırma
$$
- Yıllıklandırılmış standart sapma şöyle hesaplanır: $ \sigma_a=\sigma_m * \sqrt{T} $
- $ \sigma_m $ ölçülen standart sapmadır
- $ \sigma_a $ yıllıklandırılmış standart sapmadır
- T, yılda düşen veri noktası sayısıdır
- Alternatif olarak, standart sapma yerine varyans kullanıldığında; $ \sigma_a^2=\sigma_m^2 * {T} $
Sharpe Oranını Hesaplama
# Yıllıklandırılmış standart sapmayı hesapla
annualized_vol = apple_returns.std()*np.sqrt(250)
print (annualized_vol)
0.2286248397870068
# Risksiz oranı tanımla
risk_free = 0.01
# Sharpe oranını hesapla
sharpe_ratio = (annualized_return - risk_free) / annualized_vol
print (sharpe_ratio)
0.6419569149994251
Hangi portföyü seçtin?
$ $
Portföy 1
- Yıllık getiri %14
- Oynaklık (standart sapma) %8
- Sharpe oranı 1,75
$ $
Portföy 2
- Yıllık getiri %6
- Oynaklık %3
- Sharpe oranı 2
Hadi pratik yapalım!
Python ile Portföy Analizine Giriş
