Ласкаво просимо до курсу!
Середній рівень аналізу портфеля в R
Ross Bennett
Instructor
Що ви вивчите
Розвивайте базові поняття з «Вступу до аналізу портфеля в R»
Дослідіть просунуті концепції оптимізації портфеля
Використовуйте пакет R
PortfolioAnalyticsдля розв'язання задач оптимізації портфеля, наближених до реальних
Сучасна теорія портфеля
Modern Portfolio Theory (MPT) запровадив Гаррі Марковіц у 1952 році.
MPT твердить: мета інвестора — максимізувати очікувану дохідність портфеля за заданого рівня ризику.
Поширені цілі:
Максимізувати показник прибутку на одиницю ризику
Мінімізувати показник ризику
Приклад «Середнє — стандартне відхилення»: підготовка
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
Приклад «Середнє — стандартне відхилення»: оптимізація
# 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)
Приклад «Середнє — стандартне відхилення»: оптимізація
Давайте потренуємось!
Середній рівень аналізу портфеля в R
