Rétrotest d'optimisation

Analyse de portefeuille intermédiaire en R

Ross Bennett

Instructor

Rétrotest d'optimisation : exécution

# Exécuter l'optimisation avec rééquilibrage périodique
opt_base <- optimize.portfolio.rebalancing(R = returns,
                    optimize_method = "ROI",
                    portfolio = base_port_spec,
                    rebalance_on = "quarters",
                    training_period = 60,
                    rolling_window = 60)

# Calculer les rendements du portefeuille
base_returns <- Return.portfolio(returns,    
                                   extractWeights(opt_base))
colnames(base_returns) <- "base"

Rétrotest d'optimisation : analyse

# Tracer les pondérations optimales
chart.Weights(opt_base)

Graphique du temps vs pondérations du portefeuille

Rétrotest d'optimisation : analyse

# Fusionner les rendements de l'indice de référence et du portefeuille
ret <- cbind(benchmark_returns, base_returns)

# Performance annualisée
table.AnnualizedReturns(ret)

                          benchmark   base
Annualized Return            0.0775 0.0772
Annualized Std Dev           0.1032 0.0436
Annualized Sharpe (Rf=0%)    0.7509 1.7714

Rétrotest d'optimisation : affiner les contraintes

Graphique du temps vs pondérations du portefeuille

# Copier la spécification du portefeuille
box_port_spec <- base_port_spec

# Mettre à jour la contrainte
box_port_spec <- add.constraint(portfolio = box_port_spec, 
                                type = "box",
                                min = 0.05, max = 0.4, 
                                indexnum = 2)

# Rétrotester
opt_box <- optimize.portfolio.rebalancing(R = returns,
                                          optimize_method = "ROI",
                                          portfolio = box_port_spec,
                                          rebalance_on = "quarters",
                                          training_period = 60,
                                          rolling_window = 60)

# Calculer les rendements du portefeuille
box_returns <- Return.portfolio(returns, extractWeights(opt_box))
colnames(box_returns) <- "box"

Rétrotest d'optimisation : analyse des contraintes affinées

# Tracer les pondérations optimales
chart.Weights(opt_box)

Graphique du temps vs pondérations du portefeuille

Rétrotest d'optimisation : analyse des contraintes affinées

# Fusionner les rendements du portefeuille « box »
ret <- cbind(ret, box_returns)

# Performance annualisée
table.AnnualizedReturns(ret)

                          benchmark   base    box
Annualized Return            0.0775 0.0772 0.0760
Annualized Std Dev           0.1032 0.0436 0.0819
Annualized Sharpe (Rf=0%)    0.7509 1.7714 0.9282

Passons à la pratique !

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