La cartera de mínima varianza y la de máximo ratio de Sharpe
En los ejercicios anteriores calculaste la frontera eficiente usando una malla de rentabilidades objetivo. El resultado fue una serie de dos vectores, vpm (vector de medias de la cartera) y vpsd (vector de desviaciones estándar o volatilidades), y una matriz de pesos llamada mweights. Usarás estos resultados para identificar las carteras con menor volatilidad y con mayor ratio de Sharpe, y luego representar su asignación de pesos.
Como recordatorio, el ratio de Sharpe se obtiene tomando los rendimientos en exceso respecto a la tasa libre de riesgo y dividiéndolos por la volatilidad de la cartera.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al análisis de carteras en R
Instrucciones del ejercicio
- Crea
weights_minvar, que es la fila demweightsdonde la desviación estándar se minimiza(vpsd == min(vpsd)). - Calcula el ratio de Sharpe de los rendimientos de la cartera cuando la tasa libre de riesgo es del 0,75%. Llama a esto
vsr. - Crea
weights_max_srcomo la fila demweightscorrespondiente a la cartera con el máximo ratio de Sharpe envsr. Se puede resolver de forma similar a la primera instrucción. - Crea un diagrama de barras de los pesos superiores al 1% en la cartera
weights_minvar, y crea un diagrama de barras de los pesos superiores al 1% en la carteraweights_max_sr.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create weights_minvar as the portfolio with the least risk
weights_minvar <- mweights[___ == min(___), ]
# Calculate the Sharpe ratio
vsr <- (___ - ___) / vpsd
# Create weights_max_sr as the portfolio with the maximum Sharpe ratio
weights_max_sr <- mweights[___ == max(___)]
# Create bar plot of weights_minvar and weights_max_sr
par(mfrow = c(2, 1), mar = c(3, 2, 2, 1))
barplot(weights_minvar[weights_minvar > 0.01])
barplot(___[___ > 0.01])