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पेरियोडिक रीबैलेंसिंग के साथ बैकटेस्ट

अब हम पिछले अभ्यास में बनाए गए पोर्टफोलियो स्पेसिफिकेशन के साथ क्वार्टरली रीबैलेंसिंग करके बैकटेस्ट चलाएँगे, ताकि आउट-ऑफ-सैंपल परफॉर्मेंस का आकलन कर सकें। बाकी बैकटेस्ट पैरामीटर जो हमें सेट करने हैं, वे हैं ट्रेनिंग पीरियड और रोलिंग विंडो। ट्रेनिंग पीरियड प्रारम्भिक ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए उपयोग होने वाले डेटा पॉइंट्स की संख्या तय करता है। रोलिंग विंडो उस विंडो में उपयोग होने वाले पीरियड्स की संख्या तय करती है। यह समस्या क्वाड्रेटिक प्रोग्रामिंग सॉल्वर से हल हो सकती है, इसलिए हम ऑप्टिमाइज़ेशन मेथड के लिए "ROI" का उपयोग करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में इंटरमीडिएट पोर्टफोलियो विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • क्वार्टरली रीबैलेंसिंग के साथ ऑप्टिमाइज़ेशन चलाएँ। ट्रेनिंग पीरियड और रोलिंग विंडो को 5 साल के डेटा पर सेट करें। परिणामों को opt_rebal_base नाम के वैरिएबल में असाइन करें.
  • ऑप्टिमाइज़ेशन के परिणाम प्रिंट करें.
  • वेट्स का चार्ट बनाइए.
  • Return.portfolio का उपयोग करके पोर्टफोलियो रिटर्न की गणना करें। रिटर्न्स को returns_base नाम के वैरिएबल में असाइन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।


# Run the optimization
opt_rebal_base <- optimize.portfolio.rebalancing(R = ___, 
                                                 portfolio = ___, 
                                                 optimize_method = "ROI", 
                                                 rebalance_on = ___, 
                                                 training_period = ___,
                                                 rolling_window = ___)

# Print the results


# Chart the weights


# Compute the portfolio returns
returns_base <- Return.portfolio(R = ___, weights = ___)
colnames(returns_base) <- "base"
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