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एक सरल पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या हल करें

यह पहला अभ्यास आपको PortfolioAnalytics का उपयोग करके एक सरल पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या हल करना सिखाएगा. आप सीखेंगे कि पोर्टफोलियो स्पेसिफिकेशन ऑब्जेक्ट कैसे बनाया जाता है, उसमें constraints और objectives कैसे जोड़े जाते हैं, और ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या कैसे सुलझाई जाती है. इस पोर्टफोलियो समस्या में लक्ष्य है full investment और long only constraints के साथ minimum variance पोर्टफोलियो बनाना. उद्देश्य है पोर्टफोलियो variance को न्यूनतम करना. इस समस्या में दो constraints हैं: full investment constraint का मतलब है कि weights का योग 1 होना चाहिए, और long only constraint का मतलब है कि सभी weights 0 या उससे अधिक होने चाहिए (अर्थात् short positions अनुमत नहीं हैं).

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में इंटरमीडिएट पोर्टफोलियो विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • index_returns डेटासेट से एसेट के नाम लेकर एक पोर्टफोलियो स्पेसिफिकेशन ऑब्जेक्ट बनाएँ और उस ऑब्जेक्ट का नाम port_spec रखें.
  • port_spec ऑब्जेक्ट में full investment constraint जोड़ें ताकि weights का योग 1 हो.
  • port_spec ऑब्जेक्ट में long only constraint जोड़ें ताकि किसी एसेट का weight 0 और 1 के बीच हो.
  • port_spec ऑब्जेक्ट में पोर्टफोलियो की standard deviation को minimize करने का objective जोड़ें.
  • optimize_method = "ROI" का उपयोग करके पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या हल करें. ऑप्टिमाइज़ेशन के परिणामों को opt नामक ऑब्जेक्ट में असाइन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create the portfolio specification
port_spec <- portfolio.spec(colnames(___))

# Add a full investment constraint such that the weights sum to 1
port_spec <- add.constraint(portfolio = ___, type = "___")

# Add a long only constraint such that the weight of an asset is between 0 and 1
port_spec <- add.constraint(portfolio = ___, type = "___")

# Add an objective to minimize portfolio standard deviation
port_spec <- add.objective(portfolio = ___, type = "___", name = "___")

# Solve the optimization problem
opt <- optimize.portfolio(___, portfolio = ___, optimize_method = "___")
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