Fonctions objectif

Analyse de portefeuille intermédiaire en R

Ross Bennett

Instructor

Fonctions objectif

Les fonctions objectif calculent la valeur cible. Dans PortfolioAnalytics, une fonction objectif peut être toute fonction R valide.

Mesures courantes du risque de portefeuille
- écart type, perte espérée, valeur à risque, contribution au risque par composante, baisse maximale, ratio de Sharpe
Mesures courantes de performance relative au repère
- ratio d'information, écart de suivi, rendement excédentaire, baisse relative maximale

Fonctions objectif personnalisées

Fonctions définies par l'utilisateur comme fonctions objectif

Noms d'arguments :
- R pour les rendements des actifs
- weights pour les pondérations du portefeuille
- mu, sigma, m3, m4 pour les moments
Retourne une seule valeur

# 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))

Passons à la pratique !

Analyse de portefeuille intermédiaire en R