Evaluasi kinerja out-of-sample

Contoh ini akan memperlihatkan bagaimana imbal hasil Anda dapat berubah berdasarkan bobot yang dibuat oleh portofolio yang dioptimalkan. Anda akan menggunakan portofolio estimasi (pf_estim) untuk mengevaluasi kinerja portofolio Anda pada sampel estimasi imbal hasil (returns_eval).

Seberapa parah kehilangan optimalitasnya? Mari bandingkan, untuk bobot portofolio di pf_estim, kinerja yang Anda harapkan menggunakan sampel evaluasi (returns_estim) dengan imbal hasil aktual pada periode out-of-sample (returns_eval).

pf_estim, returns_estim, dan returns_eval telah dimuat sebelumnya di ruang kerja Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pengantar Analisis Portofolio di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Hitung imbal hasil portofolio dengan bobot rebalancing bulanan pf_estim$pw pada sampel estimasi returns_estim. Namai returns_pf_estim.
Hitung imbal hasil portofolio dengan bobot rebalancing bulanan pf_estim$pw pada sampel evaluasi returns_eval. Namai returns_pf_eval.
Gunakan fungsi table.AnnualizedReturns() pada returns_pf_estim.
Gunakan fungsi table.AnnualizedReturns() pada returns_pf_eval. Bandingkan imbal hasil, risiko, dan rasio Sharpe dari portofolio-portofolio ini. Hasil dari pf_eval adalah apa yang mungkin Anda harapkan dalam kinerja nyata.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Create returns_pf_estim
returns_pf_estim <- Return.portfolio(___, pf_estim$pw, rebalance_on = "months")


# Create returns_pf_eval


# Print a table for your estimation portfolio


# Print a table for your evaluation portfolio

Edit dan Jalankan Kode