La série temporelle des pondérations

Dans l’exercice précédent, vous avez exploré la fonction Return.portfolio() et créé des portefeuilles avec deux stratégies. Toutefois, en définissant l’argument verbose = TRUE dans Return.portfolio(), vous pouvez générer, en plus des rendements et des contributions du portefeuille, une liste contenant les pondérations et les valeurs de début de période (BOP) et de fin de période (EOP).

Vous pouvez y accéder à partir de l’objet liste renvoyé par Return.portfolio(). Cette liste contient $returns, $contributions, $BOP.Weight, $EOP.Weight, $BOP.Value et $EOP.Value.

Dans cet exercice, vous allez recréer les portefeuilles de l’exercice précédent et aller plus loin en créant une liste de calculs avec verbose = TRUE. Vous visualiserez ensuite les pondérations de fin de période d’Apple.

L’objet returns est préchargé dans votre espace de travail.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en R

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Instructions

Définissez le vecteur eq_weights pour deux actifs équipondérés.
Créez un portefeuille de rendements en utilisant la stratégie buy and hold et en définissant verbose = TRUE. Nommez-le pf_bh.
Créez un portefeuille de rendements en utilisant la stratégie de rééquilibrage mensuel et en définissant verbose = TRUE. Nommez-le pf_rebal.
Créez un nouvel objet appelé eop_weight_bh en utilisant les pondérations de fin de période de pf_bh.
Créez un nouvel objet appelé eop_weight_rebal en utilisant les pondérations de fin de période de pf_rebal.
Tracez les pondérations de fin de période d’Apple dans eop_weight_bh avec plot.zoo(), et les pondérations de fin de période d’Apple dans eop_weight_rebal avec plot.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 cet exemple de code.

# 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)

Modifier et exécuter le code