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Analyse de portefeuille intermédiaire en R

Ross Bennett

Instructor

Ce que vous allez apprendre

Approfondir les notions de base vues dans « Introduction à l'analyse de portefeuille en R »
Explorer des concepts avancés du processus d'optimisation de portefeuille
Utiliser le paquet R PortfolioAnalytics pour résoudre des problèmes d'optimisation de portefeuille proches du réel

Théorie moderne du portefeuille

La théorie moderne du portefeuille (MPT) a été présentée par Harry Markowitz en 1952.
Selon la MPT, l'objectif est de maximiser le rendement attendu pour un niveau de risque donné.
Objectifs courants :
- Maximiser un gain par unité de risque
- Minimiser une mesure du risque

Exemple moyenne - écart type : configuration

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

Exemple moyenne - écart type : optimisation

# 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)

Exemple moyenne - écart type : optimisation

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Passons à la pratique !

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