Optimierung mit benutzerdefinierter Momentfunktion

Jetzt möchten wir die Optimierung mit unserer benutzerdefinierten Momentfunktion ausführen. Denk daran: Die Portfoliomomente werden in optimize.portfolio() gesetzt, wenn die Momentfunktion ausgewertet wird. Wir verwenden die benutzerdefinierte Momentfunktion, indem wir ihren Namen an das Argument momentFUN in optimize.portfolio() übergeben. Beachte, wie wir mit PortfolioAnalytics ganz einfach Optimierungen mit unterschiedlichen Methoden zur Momentenschätzung durchführen können. So lassen sich verschiedene Techniken für Momentenschätzungen bewerten und diese Schätzungen verfeinern, indem wir die Optimierungsergebnisse analysieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fortgeschrittene Portfolioanalyse in R

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Anleitung zur Übung

Ein Portfolio-Spezifikationsobjekt port_spec und eine benutzerdefinierte Momentfunktion moments_robust() wurden bereits für diese Übung erstellt.

Führe die Optimierung mit den benutzerdefinierten Momentenschätzungen aus. Weise das Ergebnis einer Variablen opt_custom zu.
Gib die Ausgabe von opt_custom aus.
Führe die Optimierung mit Stichprobenmomenten aus. Weise das Ergebnis einer Variablen opt_sample zu.
Gib die Ausgabe von opt_sample aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Run the optimization with custom moment estimates
opt_custom <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = "random", rp = rp, momentFUN = ___)

# Print the results of the optimization with custom moment estimates


# Run the optimization with sample moment estimates
opt_sample <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = "random", rp = rp)

# Print the results of the optimization with sample moment estimates

Code bearbeiten und ausführen