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金融建模 54 | 夏普比率(Sharp Ratio)解析 大家好,欢迎来到我的频道! 本期视频是《金融建模 54 | 夏普比率(Sharp Ratio)深度解析》,我将和大家深入探讨一个在投资中极其重要的概念——Sharpe Ratio (夏普比率)。 本期视频主要内容分为以下几个部分: 首先,我将介绍什么是夏普比率,为什么它在投资中如此重要,以及计算其背后蕴含的逻辑。 接下来,我们将通过Python和Excel两种工具,抓取市场数据,计算两支指数的夏普比率。 最后,我们会动态地展示,当我们投资两支基金并进行资产分散化之后,组合的夏普比率是如何变化的。 在视频中,我将解释为什么在投资中不能仅仅只看收益率这一个指标。通过对比两笔收益率相同的投资案例,我们发现有些投资明显具有优势,即使它们的收益率并不高。 夏普比率的计算方式非常简单,它表示单位风险所带来的回报,即“回报除以风险”。我们将详细讲解如何使用标准差来量化风险(即资产收益率的波动率),并给出夏普比率的完整公式,包括为什么要剔除无风险收益率,以及如何对数据进行年化处理。 通过具体的Excel案例,我将带大家一步步计算沪深300 ETF(以3188.HK为例)过去三年的夏普比率,并演示如何在Excel中处理数据抓取和清洗。 此外,我们还将利用Python和Excel,下载沪深300指数和上证红利指数的实时数据,分析它们各自的夏普比率表现。 视频的一个核心亮点是展示资产分散化(Diversification)的效果。通过一个资产组合的例子,即使单资产的夏普比率都是2,但由于它们收益率的相关性小于零,组合后夏普比率能达到5,体现了“2加2大于4”的金融分散化效应。夏普比率能够从量化角度捕捉风险,并告诉我们分散化和对冲的价值。 我们还会讨论杠杆(Leverage)的概念。一个高夏普比率的资产,即使绝对收益率不高,通过合理的杠杆操作,也能在承担相同风险的情况下,获得更高的收益。当然,杠杆操作伴随财务风险,需谨慎考虑。 夏普比率在金融理论中应用广泛,例如在构建马科维茨有效前沿(M-V Efficient Frontier)和寻找最优投资组合时,夏普比率最高的切点就是我们的目标。 希望大家喜欢这期视频,通过案例演示和计算流程的讲解,能够更深刻地掌握夏普比率这一重要指标!也请大家持续关注我的频道。 #CFA #excel #python #金融 #量化交易
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