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R로 배우는 중급 포트폴리오 분석

Ross Bennett

Instructor

학습 내용

"Introduction to Portfolio Analysis in R"의 핵심 개념을 확장합니다
포트폴리오 최적화의 고급 개념을 탐구합니다
R 패키지 PortfolioAnalytics로 실제와 유사한 최적화 문제를 해결합니다

현대 포트폴리오 이론

현대 포트폴리오 이론(MPT)은 1952년 Harry Markowitz가 제시했습니다.
MPT는 투자자의 목표가 주어진 위험에서 기대수익을 최대화하는 것이라 봅니다.
일반적 목표:
- 위험 단위당 이익 지표 최대화
- 위험 지표 최소화

평균-표준편차 예시: 설정

library(PortfolioAnalytics)
data(edhec)
data <- edhec[,1:8]

# Create the portfolio specification
port_spec <- portfolio.spec(colnames(data))
port_spec <- add.constraint(portfolio = port_spec, type = "full_investment")
port_spec <- add.constraint(portfolio = port_spec, type = "long_only")
port_spec <- add.objective(portfolio = port_spec, type = "return", name = "mean")
port_spec <- add.objective(portfolio = port_spec, type = "risk", name = "StdDev")

**************************************************
PortfolioAnalytics Portfolio Specification 
**************************************************
Call:
portfolio.spec(assets = colnames(data))

Number of assets: 8 
Asset Names
[1] "Convertible Arbitrage"  "CTA Global"             "Distressed Securities" 
[4] "Emerging Markets"       "Equity Market Neutral"  "Event Driven"          
[7] "Fixed Income Arbitrage" "Global Macro"          

Constraints
Enabled constraint types
        - full_investment 
        - long_only 

Objectives:
Enabled objective names
        - mean 
        - StdDev

평균-표준편차 예시: 최적화

# Run optimization and chart results in risk-reward space
opt <- optimize.portfolio(data, 
                   portfolio = port_spec,
                   optimize_method = "random",
                   trace = TRUE)

chart.RiskReward(opt,
                 risk.col = "StdDev",
                 return.col = "mean",
                 chart.assets = TRUE)

평균-표준편차 예시: 최적화

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연습해 봅시다!

R로 배우는 중급 포트폴리오 분석