Doelfuncties

Gevorderde portefeuilleanalyse in R

Ross Bennett

Instructor

Doelfuncties

Doelfuncties berekenen de doelwaarde. In PortfolioAnalytics kan elke geldige R-functie een doelfunctie zijn.

  • Veelgebruikte risicomaten

    • standaarddeviatie, expected shortfall, value at risk, componentbijdrage aan risico, maximale drawdown, Sharpe-ratio
  • Veelgebruikte relatieve benchmarkmaatstaven

    • information ratio, tracking error, excess return, maximale relatieve drawdown
Gevorderde portefeuilleanalyse in R

Aangepaste doelfuncties

Zelfgedefinieerde functies als doelfuncties

  • Argumentnamen:

    • R voor rendementen van assets

    • weights voor portefeuillegewichten

    • mu, sigma, m3, m4 voor de momenten

  • Geeft één waarde terug

Gevorderde portefeuilleanalyse in R
# Annualized sharpe ratio
sr_annualized <- function(R, weights, sigma, scale, rfr){

    # Geometric annualized return
    r <- Return.annualized(Return.portfolio(R, weights), scale = scale)
    # Annual excess return
    re <- r - rfr

    # Annualized portfolio standard deviation
    pasd <- sqrt(as.numeric(t(weights) %*% 
                 sigma %*% weights)) * sqrt(scale)

    return(re / pasd)
}
Gevorderde portefeuilleanalyse in R
data(edhec)
asset_returns <- edhec[,1:4]

# Setup spec and add constraints port_spec <- portfolio.spec(assets = colnames(asset_returns)) port_spec <- add.constraint(portfolio = port_spec, type = "full_investment") port_spec <- add.constraint(portfolio = port_spec, type = "long_only")
# Add custom objective function port_spec <- add.objective(portfolio = port_spec, type = "return", name = "sr_annualized", arguments = list(scale = 12, rfr = 0.02))
Gevorderde portefeuilleanalyse in R

Laten we oefenen!

Gevorderde portefeuilleanalyse in R

Preparing Video For Download...