Backtest dengan rebalancing berkala

Sekarang kita akan menjalankan backtest menggunakan spesifikasi portofolio yang dibuat pada latihan sebelumnya dengan rebalancing triwulanan untuk mengevaluasi kinerja out-of-sample. Parameter backtest lain yang perlu kita atur adalah periode pelatihan dan jendela bergulir. Periode pelatihan menetapkan jumlah titik data yang digunakan untuk optimisasi awal. Jendela bergulir menetapkan jumlah periode yang digunakan dalam jendela. Masalah ini dapat diselesaikan dengan solver pemrograman kuadratik sehingga kita akan menggunakan "ROI" sebagai metode optimisasi.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Analisis Portofolio Tingkat Menengah di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Jalankan optimisasi dengan rebalancing triwulanan. Atur periode pelatihan dan jendela bergulir untuk menggunakan data 5 tahun. Simpan hasilnya ke variabel bernama opt_rebal_base.
Cetak hasil optimisasi.
Buat grafik bobot.
Hitung imbal hasil portofolio menggunakan Return.portfolio. Simpan imbal hasilnya ke variabel bernama returns_base.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.


# 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"

Edit dan Jalankan Kode