1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Úvod do analýzy portfolia v R
Connected

Exercise

Faktor 2: Volba vah portfolia

Investoři mohou optimalizovat volbu vah tak, aby dosáhli nejvyššího rizikově upraveného výnosu — měřeného Sharpovým poměrem portfolia.

V případě, kdy celková hodnota portfolia směřuje pouze do dvou aktiv, stačí určit jedinou váhu: váha druhého aktiva se rovná jedné minus váha prvního aktiva.

Vyzkoušíme si to na portfoliu složeném z amerických akcií a amerických dluhopisů. Použijeme přístup hrubé síly — otestujeme velké množství možných vah a ponecháme tu, která přináší nejvyšší hodnotu Sharpova poměru portfolia (za předpokladu nulové bezrizikové sazby).

Instructions

100 XP
  • Vytvoř vektor grid pomocí funkce seq(), který začíná na 0, končí na 1 a má krok 0,01.
  • Inicializuj prázdný vektor vsharpe se stejnou délkou jako grid. Oblíbený způsob je vytvořit vektor obsahující hodnoty NA pomocí funkce rep(). Tyto hodnoty NA nahradíš v cyklu, který vytvoříš v dalším kroku.
  • V cyklu for vypočítej Sharpův poměr pro každou z možných vah v grid. První příkaz uvnitř cyklu vybere i-tý prvek z grid a uloží ho do objektu weight, který se při každé iteraci mění.
  • Sleduj, jak se výnos portfolia mění se změnou váhy. Vytvoř objekt preturns jako součet weight krát returns_equities a (1-weight) krát returns_bonds.
  • Poté nahraď hodnoty NA ve vsharpe anualizovaným Sharpovým poměrem (funkce SharpeRatio.annualized()) pro preturns.
  • Doplň funkci pro vykreslení grafu, kde na ose x jsou vyneseny možné váhy (grid) a na ose y hodnoty Sharpova poměru.