（年率換算）シャープ比
Rで学ぶポートフォリオ分析入門
Kris Boudt
Professor, Free University Brussels & Amsterdam
パフォーマンスのベンチマーク
パフォーマンスのベンチマーク
リスク・リターンのトレードオフ
リスク・リターンのトレードオフ
リスク・リターンのトレードオフ
リスク・リターンのトレードオフ
リスク・リターンのトレードオフ
リスク・リターンのトレードオフ
資本配分線（CAL）
資本配分線（CAL）
資本配分線（CAL）
資本配分線（CAL）
シャープ比
シャープ比
シャープ比
シャープ比
パフォーマンス統計の実演
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
パフォーマンス統計の実演
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
mean(sample_returns)
パフォーマンス統計の実演
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)
パフォーマンス統計の実演
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
StdDev(sample_returns)
パフォーマンス統計の実演
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)
月次実績を年率換算
- 算術平均：月次平均 × 12
- 幾何平均（$R_i$ は月次リターン）：
- $[(1+R_1)\cdot(1+R_2)\cdot...\cdot(1+R_T)]^{12/T} -1$
- ボラティリティ：月次ボラ × sqrt(12)
パフォーマンス統計の実演
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
パフォーマンス統計の実演
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)
パフォーマンス統計の実演
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)
パフォーマンス統計の実演
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)
パフォーマンス統計の実演
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)
