(연환산) 샤프 비율
R로 배우는 포트폴리오 분석 입문
Kris Boudt
Professor, Free University Brussels & Amsterdam
성과 벤치마킹
성과 벤치마킹
위험-수익 상충관계
위험-수익 상충관계
위험-수익 상충관계
위험-수익 상충관계
위험-수익 상충관계
위험-수익 상충관계
자본배분선
자본배분선
자본배분선
자본배분선
샤프 비율
샤프 비율
샤프 비율
샤프 비율
성과 지표 실습
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
성과 지표 실습
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
mean(sample_returns)
성과 지표 실습
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
mean.geometric(sample_returns)
성과 지표 실습
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
StdDev(sample_returns)
성과 지표 실습
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
(mean(sample_returns)-0.004)/StdDev(sample_returns)
월간 성과의 연환산
- 산술평균: 월간 평균 * 12
- 기하평균, $R_i$가 월수익률일 때:
- $[(1+R_1)\cdot(1+R_2)\cdot...\cdot(1+R_T)]^{12/T} -1$
- 변동성: 월간 변동성 * sqrt(12)
성과 지표 실습
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
성과 지표 실습
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Return.annualized(sample_returns, scale = 12, geometric = FALSE)
성과 지표 실습
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Return.annualized(sample_returns, scale = 12, geometric = TRUE)
성과 지표 실습
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Std.Dev.annualized(sample_returns, scale = 12)
성과 지표 실습
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Return.annualized(sample_returns, scale = 12)/
Std.Dev.annualized(sample_returns, scale = 12)
