Середній рівень аналізу портфеля в R
Ross Bennett
Instructor
Одноперіодна оптимізація з optimize.portfolio()
Оптимізація з періодичним ребалансуванням (бек-тест) з optimize.portfolio.rebalancing()
optimize.portfolio(R, portfolio = NULL,
optimize_method = c("DEoptim", "random", "ROI", ...),
search_size = 20000, trace = TRUE,
momentFUN = "set.portfolio.moments",
...)
optimize.portfolio.rebalancing(R, portfolio = NULL,
optimize_method = c("DEoptim", "random", "ROI", ...),
search_size = 20000, trace = TRUE,
rebalance_on = "quarters",
training_period,
rolling_window,
momentFUN = "set.portfolio.moments",
...)
Підтримувані методи оптимізації:
Глобальні розв'язувачі:
DEoptim: диференціальна еволюція
random: оптимізація випадковими портфелями
GenSA: узагальнене імітаційне відпалювання
pso: рой частинок (Particle Swarm Optimization)
LP та QP-розв'язувачі:
data(edhec) ret <- edhec[,1:6]# Portfolio p <- portfolio.spec(assets = colnames(ret)) p <- add.constraint(portfolio = p, type = "full_investment") p <- add.constraint(portfolio = p, type = "long_only") p <- add.objective(portfolio = p, type = "risk", name = "StdDev")# Optimizations opt_single <- optimize.portfolio(R = ret, portfolio = p, optimize_method = "ROI")opt_rebal <- optimize.portfolio.rebalancing(R = ret, portfolio = p, optimize_method = "ROI", rebalance_on = "years", training_period = 60, rolling_window = 60)
Середній рівень аналізу портфеля в R