exponenta event banner

estimatePortSharpeRatio

Оценка коэффициента резкости данных весов портфеля для объекта портфеля

Описание

пример

psharpe = estimatePortSharpeRatio(obj,pwgt) оценивает коэффициент Шарпа данных весов портфеля для Portfolio объект. Дополнительные сведения о рабочем процессе см. в разделе Рабочий процесс объекта портфеля.

Примеры

свернуть все

В этом примере показано, как найти эффективные портфели, удовлетворяющие целевым доходностям, а затем найти коэффициенты Шарпа, соответствующие каждому из портфелей.

Для получения эффективных портфелей, которые имеют целевую доходность портфеля, estimateFrontierByReturn функция принимает один или несколько целевых портфельных возвратов и получает эффективные портфели с указанными возвратами. Предположим, что у вас есть набор из четырех активов, где вы хотите получить эффективные портфели с целевой доходностью портфеля 6%, 9% и 12%. Использовать estimatePortSharpeRatio для получения коэффициента Шарпа для сбора портфелей (pwgt).

m = [ 0.05; 0.1; 0.12; 0.18 ];
C = [ 0.0064 0.00408 0.00192 0; 
      0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;
      0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;
      0 0.0119 0.0336 0.1225 ];
 
p = Portfolio;
p = setAssetMoments(p, m, C);
p = setDefaultConstraints(p);
pwgt = estimateFrontierByReturn(p, [0.06, 0.09, 0.12]);

display(pwgt);
pwgt = 4×3

    0.8772    0.5032    0.1293
    0.0434    0.2488    0.4541
    0.0416    0.0780    0.1143
    0.0378    0.1700    0.3022

pwgt является NumAssetsоколо-NumPorts матрица, где NumAssets - количество активов во Вселенной и NumPorts - количество портфелей в коллекции портфелей.

psharpe = estimatePortSharpeRatio(p,pwgt) 
psharpe = 3×1

    0.7796
    0.8519
    0.7406

psharpe является NumPortsоколо-1 вектор, где NumPorts - количество портфелей в коллекции портфелей.

Входные аргументы

свернуть все

Объект для портфеля, указанный с помощью Portfolio объект.

Примечание

Безрисковая ставка получается из имущества RiskFreeRate в объекте Портфолио. Если вы покинете RiskFreeRate unset, предполагается 0. Дополнительные сведения о создании объекта портфеля см. в разделе Portfolio.

Типы данных: object

Сбор портфелей, указанных как NumAssetsоколо- NumPorts матрица, где NumAssets - количество активов во вселенной и NumPorts - количество портфелей в коллекции портфелей.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Резкие соотношения данных портфелей, возвращенные как NumPortsоколо-1 вектор.

Подробнее

свернуть все

Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа - это отношение разницы между средней доходностью портфеля и безрисковой ставкой, деленное на стандартное отклонение доходности портфеля для каждого портфеля в pwgt.

estimatePortSharpeRatio вычисляет коэффициент Шарпа со средним и стандартным отклонением (которое является квадратным корнем дисперсии) доходности портфеля.

Совет

Можно также использовать точечную нотацию для оценки отношения Шарпа к заданным весам портфеля.

psharpe = obj.estimatePortSharpeRatio(pwgt);

Представлен в R2018a