1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Úvod do analýzy portfolia v R
Connected

cvičení

Hodnocení výkonnosti na vzorku mimo trénovací data

Tento příklad ukáže, jak se mohou tvoje výnosy měnit v závislosti na vahách portfolia vytvořených optimalizací. Použiješ odhadované portfolio (pf_estim) k hodnocení jeho výkonnosti na odhadovacím vzorku výnosů (returns_eval).

Jak velká je ztráta z odchylky od optima? Porovnej pro váhy portfolia v pf_estim očekávanou výkonnost na základě odhadovacího vzorku (returns_estim) se skutečným výnosem na vzorku mimo trénovací data (returns_eval).

pf_estim, returns_estim a returns_eval jsou předem načteny v tvém pracovním prostředí.

Pokyny

100 XP
  • Vypočítej výnosy portfolia s měsíčně rebalancovanými vahami pf_estim$pw na odhadovacím vzorku returns_estim. Výsledek ulož jako returns_pf_estim.
  • Vypočítej výnosy portfolia s měsíčně rebalancovanými vahami pf_estim$pw na hodnotícím vzorku returns_eval. Výsledek ulož jako returns_pf_eval.
  • Použij funkci table.AnnualizedReturns() na returns_pf_estim.
  • Použij funkci table.AnnualizedReturns() na returns_pf_eval. Porovnej výnos, riziko a Sharpeho poměr těchto portfolií. Výsledky z pf_eval odpovídají tomu, co můžeš očekávat v reálné praxi.