Análise Intermediária de Portfólio em R
Ross Bennett
Instructor
Resolver um problema de otimização de portfólio, como no mercado
Aplicar as técnicas vistas no curso
Definir um portfólio com restrições e objetivos
Rodar a otimização com rebalanceamento periódico em dados históricos
Analisar os resultados
Refinar restrições, objetivos e estimativas de momentos
Dados
Retornos mensais do EDHEC-Risk Alternative Indexes {6}
Jan 1997 - Mar 2016
data(indexes) returns <- indexes[,1:4]# Equal weight benchmark n <- ncol(returns) equal_weights <- rep(1 / n, n) benchmark_returns <- Return.portfolio(R = returns, weights = equal_weights, rebalance_on = "years") colnames(benchmark_returns) <- "benchmark"# Benchmark performance table.AnnualizedReturns(benchmark_returns)
benchmark
Annualized Return 0.0775
Annualized Std Dev 0.1032
Annualized Sharpe (Rf=0%) 0.7509
Definir uma especificação de portfólio para servir de caso base
A especificação base é uma abordagem simples, com restrições leves e objetivos básicos
# Base portfolio specification
base_port_spec <- portfolio.spec(assets = colnames(returns))
base_port_spec <- add.constraint(portfolio = base_port_spec,
type = "full_investment")
base_port_spec <- add.constraint(portfolio = base_port_spec,
type = "long_only")
base_port_spec <- add.objective(portfolio = base_port_spec,
type = "risk", name = "StdDev")
Análise Intermediária de Portfólio em R