La serie temporal de los rendimientos de la cartera
En el ejercicio anterior, creaste una variable llamada returns a partir de los precios diarios de las acciones de Apple y Microsoft. En este ejercicio, crearás dos carteras usando la serie de rendimientos que generaste. Las dos carteras diferirán en un aspecto: la ponderación de los activos.
En el último vídeo, viste dos estrategias de ponderación: la de comprar y mantener (buy and hold) y la de rebalanceo mensual. En este ejercicio, crearás una cartera en la que no haces rebalanceo y otra en la que rebalanceas mensualmente. Después, visualizarás los rendimientos de ambas carteras.
Usarás la función Return.portfolio() para los cálculos. Para esta función, proporcionarás tres argumentos: R, weights y rebalance_on. R es una serie temporal de rendimientos, weights es un vector con los pesos de los activos y rebalance_on indica en qué periodo del calendario se hace el rebalanceo. Si necesitas ayuda, consulta la documentación haciendo clic en la función.
En este ejercicio trabajarás con los datos returns que ya están cargados en tu espacio de trabajo.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al análisis de carteras en R
Instrucciones del ejercicio
- Crea un vector de pesos para dos activos con igual ponderación llamado
eq_weights. Recuerda que los pesos deben sumar 1. - Crea una cartera con la estrategia de comprar y mantener usando
Return.portfolio(). Nota: no necesitas especificar un periodo de rebalanceo. Llámalapf_bh. - Crea una cartera en la que rebalanceas los pesos mensualmente. Usa
Return.portfolio()con el argumentorebalance_on = "months". Llámalapf_rebal. - Representa la serie temporal de cada cartera usando
plot.zoo().par(mfrow = c(2, 1), mar = c(2, 4, 2, 2))se utiliza para organizar los gráficos que crees. No modifiques este código.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create the weights
eq_weights <- c(___, ___)
# Create a portfolio using buy and hold
pf_bh <- Return.portfolio(R = ___, weights = ___)
# Create a portfolio rebalancing monthly
# Plot the time-series
par(mfrow = c(2, 1), mar = c(2, 4, 2, 2))
plot.zoo(___)
plot.zoo(___)