Целевые функции

Промежуточный анализ портфеля в R

Ross Bennett

Instructor

Целевые функции

Целевые функции вычисляют значение цели. В PortfolioAnalytics целевой функцией может быть любая допустимая функция R.

Распространённые меры риска портфеля
- стандартное отклонение, ожидаемые потери, стоимость под риском, вклад компонента в риск, максимальная просадка, коэффициент Шарпа
Распространённые показатели относительной доходности
- информационный коэффициент, ошибка отслеживания, избыточная доходность, максимальная относительная просадка

Пользовательские целевые функции

Пользовательские функции в роли целевых

Именование аргументов:
- R — доходности активов
- weights — веса портфеля
- mu, sigma, m3, m4 — моменты
Возвращает одно значение

# 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)
}

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))

Давайте потренируемся!

Промежуточный анализ портфеля в R