포트폴리오 사양, 제약조건, 목표

R로 배우는 중급 포트폴리오 분석

Ross Bennett

Instructor

워크플로 개요

PortfolioAnalytics의 일반적 포트폴리오 최적화 워크플로:

포트폴리오 사양
제약조건과 목표 추가
최적화 실행
결과 분석

워크플로: 포트폴리오 사양

portfolio.spec(assets = NULL, ...)

# 자산의 문자형 벡터
portfolio.spec(assets = c("SP00", "DJIA", "Nasdaq", "FTSE100", "DAX", "CAC40"))

# 초기 가중치가 있는 자산의 이름 벡터
initial_weights <- c("SP500" = 0.5, "FTSE100" = 0.3, "NIKKEI" = 0.2)
portfolio.spec(assets = initial_weights)

# 자산 개수의 스칼라
portfolio.spec(assets = 4)

add.constraint(portfolio,
               type = c("weight_sum", "box", "full_investment",...),
               ...)

# 포트폴리오 사양 초기화
p <- portfolio.spec(assets = 4)

# 전액 투자 제약 추가
p <- add.constraint(portfolio = p, type = "weight_sum",
                    min_sum = 1, max_sum = 1)

# 박스 제약 추가
p <- add.constraint(portfolio = p, type = "box", 
                    min = 0.2, max = 0.6)

add.objective(portfolio, 
              type = c("return", "risk", ...), 
              name, 
              arguments = NULL,
              ... )

# 포트폴리오 사양 초기화
p <- portfolio.spec(assets = 4)
# 평균 수익 목표 추가
p <- add.objective(portfolio = p, type = "return",name = "mean")              

# 기대손실(ES) 위험 목표 추가
p <- add.objective(portfolio = p, type = "risk", name = "ES", 
                   arguments = list(p= 0.9, method = "gaussian")

연습해 봅시다!

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