Backtest con ribilanciamento periodico

Ora eseguiremo il backtest usando la specifica del portafoglio creata nell’ultimo esercizio, con ribilanciamento trimestrale, per valutare le prestazioni out-of-sample. Gli altri parametri del backtest da impostare sono il periodo di training e la finestra mobile (rolling window). Il periodo di training definisce il numero di punti dati da usare per l’ottimizzazione iniziale. La rolling window definisce il numero di periodi da usare nella finestra. Questo problema può essere risolto con un solver di programmazione quadratica, quindi useremo "ROI" come metodo di ottimizzazione.

Questo esercizio fa parte del corso

Analisi di portafoglio intermedia in R

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Istruzioni dell'esercizio

Esegui l’ottimizzazione con ribilanciamento trimestrale. Imposta il periodo di training e la rolling window per usare 5 anni di dati. Assegna i risultati a una variabile chiamata opt_rebal_base.
Stampa i risultati dell’ottimizzazione.
Rappresenta i pesi in un grafico.
Calcola i rendimenti del portafoglio usando Return.portfolio. Assegna i rendimenti a una variabile chiamata returns_base.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.


# 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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