ऑप्टिमाइज़ेशन बैकटेस्ट

R में इंटरमीडिएट पोर्टफोलियो विश्लेषण

Ross Bennett

Instructor

ऑप्टिमाइज़ेशन बैकटेस्ट: निष्पादन

# आवधिक रिबैलेंसिंग के साथ ऑप्टिमाइज़ेशन चलाएँ
opt_base <- optimize.portfolio.rebalancing(R = returns,
                    optimize_method = "ROI",
                    portfolio = base_port_spec,
                    rebalance_on = "quarters",
                    training_period = 60,
                    rolling_window = 60)

# पोर्टफोलियो रिटर्न 계산 करें
base_returns <- Return.portfolio(returns,    
                                   extractWeights(opt_base))
colnames(base_returns) <- "base"

ऑप्टिमाइज़ेशन बैकटेस्ट: विश्लेषण

# इष्टतम वेट्स का चार्ट बनाएं
chart.Weights(opt_base)

समय बनाम पोर्टफोलियो वेट्स का प्लॉट

ऑप्टिमाइज़ेशन बैकटेस्ट: विश्लेषण

# बेंचमार्क और पोर्टफोलियो रिटर्न मर्ज करें
ret <- cbind(benchmark_returns, base_returns)

# वार्षिकीकृत प्रदर्शन
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

ऑप्टिमाइज़ेशन बैकटेस्ट: बाधाएँ परिष्कृत करें

समय बनाम पोर्टफोलियो वेट्स का प्लॉट

# पोर्टफोलियो स्पेसिफिकेशन की कॉपी बनाएँ
box_port_spec <- base_port_spec

# constraint अपडेट करें
box_port_spec <- add.constraint(portfolio = box_port_spec, 
                                type = "box",
                                min = 0.05, max = 0.4, 
                                indexnum = 2)

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

# पोर्टफोलियो रिटर्न 계산 करें
box_returns <- Return.portfolio(returns, extractWeights(opt_box))
colnames(box_returns) <- "box"

ऑप्टिमाइज़ेशन बैकटेस्ट: परिष्कृत बाधाओं का विश्लेषण

# इष्टतम वेट्स का चार्ट बनाएं
chart.Weights(opt_box)

समय बनाम पोर्टफोलियो वेट्स का प्लॉट

ऑप्टिमाइज़ेशन बैकटेस्ट: परिष्कृत बाधाओं का विश्लेषण

# बॉक्स पोर्टफोलियो रिटर्न मर्ज करें
ret <- cbind(ret, box_returns)

# वार्षिकीकृत प्रदर्शन
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

अभ्यास करते हैं!

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