ฟังก์ชันวัตถุประสงค์

การวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอระดับกลางใน R

Ross Bennett

Instructor

ฟังก์ชันวัตถุประสงค์

ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ใช้คำนวณค่าวัตถุประสงค์ ใน PortfolioAnalytics สามารถใช้ฟังก์ชัน R ที่ถูกต้องใดก็ได้

ตัวชี้วัดความเสี่ยงพอร์ตโฟลิโอที่ใช้บ่อย
- standard deviation, expected shortfall, value at risk, component contribution to risk, maximum drawdown, Sharpe Ratio
ตัวชี้วัดผลการดำเนินงานเทียบ benchmark ที่ใช้บ่อย
- information ratio, tracking error, excess return, maximum relative drawdown

ฟังก์ชันวัตถุประสงค์แบบกำหนดเอง

ฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนดเองในฐานะฟังก์ชันวัตถุประสงค์

การตั้งชื่ออาร์กิวเมนต์:
- R สำหรับผลตอบแทนสินทรัพย์
- weights สำหรับน้ำหนักพอร์ตโฟลิโอ
- mu, sigma, m3, m4 สำหรับโมเมนต์
คืนค่าเดียว

# 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))

มาฝึกกันเถอะ!

การวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอระดับกลางใน R