Drawdowns durch teuer kaufen, billig verkaufen
Volatilität, Semiabweichung, Value-at-Risk und Expected Shortfall sind alles Kennzahlen, die das Risiko über eine Periode beschreiben. Diese Metriken eignen sich jedoch nicht besonders gut, um das Worst-Case-Risiko zu erfassen, wenn man am Hoch kauft und am Tief verkauft. Diese Art von Risiko lässt sich quantifizieren, indem man die Drawdowns des Portfolios analysiert, also den Rückgang der kumulierten Erträge vom Hoch zum Tief.
Die Funktion table.Drawdowns() in PerformanceAnalytics gibt die fünf größten Drawdown-Phasen über einen Stichprobenzeitraum aus. Das Paket bietet außerdem die Funktion chart.Drawdown(), um die Entwicklung der Drawdowns von jedem Hoch aus über die Zeit zu visualisieren.
Du untersuchst jetzt die historischen Drawdown-Phasen der Monatsrenditen des S&P 500. Die Renditen wurden als sp500_monthly in deinen Workspace geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Einführung in die Portfolioanalyse in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Berechne die fünf größten Drawdowns mit
table.Drawdowns(). - Visualisiere die Drawdowns der Monatsrenditen mit
chart.Drawdown().
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Table of drawdowns
# Plot of drawdowns