La série chronologique des pondérations
Dans l'exercice précédent, vous avez exploré la fonction Return.portfolio() et créé des portefeuilles selon deux stratégies. Toutefois, en définissant l'argument verbose = TRUE dans Return.portfolio(), vous pouvez créer, en plus des rendements du portefeuille et des contributions, une liste contenant les pondérations et les valeurs de début de période (BOP) et de fin de période (EOP).
Vous pouvez accéder à ces éléments à partir de la liste résultante créée par Return.portfolio(). Cette liste comprend $returns, $contributions, $BOP.Weight, $EOP.Weight, $BOP.Value et $EOP.Value.
Dans cet exercice, vous allez recréer les portefeuilles réalisés au dernier exercice, mais en y ajoutant la création d'une liste de calculs avec verbose = TRUE. Vous visualiserez ensuite les pondérations de fin de période d'Apple.
L'objet returns est déjà chargé dans votre espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Introduction à l'analyse de portefeuille en R
Instructions de l’exercice
- Définissez le vecteur
eq_weightspour deux actifs pondérés à parts égales. - Créez un portefeuille de rendements en utilisant la stratégie d'« buy and hold » et en définissant
verbose = TRUE. Nommez-lepf_bh. - Créez un portefeuille de rendements en utilisant la stratégie de rééquilibrage mensuel et en définissant
verbose = TRUE. Nommez-lepf_rebal. - Créez un nouvel objet appelé
eop_weight_bhà partir des pondérations de fin de période depf_bh. - Créez un nouvel objet appelé
eop_weight_rebalà partir des pondérations de fin de période depf_rebal. - Tracez les pondérations de fin de période d'Apple dans
eop_weight_bhavecplot.zoo(), puis les pondérations de fin de période d'Apple danseop_weight_rebalavecplot.zoo().par(mfrow = c(2, 1), mar = c(2, 4, 2, 2))est utilisé pour organiser les graphiques que vous créez. N'altérez pas ce code.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create the weights
eq_weights <-
# Create a portfolio using buy and hold
pf_bh <- Return.portfolio(returns, weights = eq_weights, ___ )
# Create a portfolio that rebalances monthly
pf_rebal <- Return.portfolio(returns, weights = eq_weights, rebalance_on = "months", ___ )
# Create eop_weight_bh
# Create eop_weight_rebal
# Plot end of period weights
par(mfrow = c(2, 1), mar=c(2, 4, 2, 2))
plot.zoo(___$AAPL)
plot.zoo(___$AAPL)