Ottimizzazione con funzione di momenti personalizzata
Ora vogliamo eseguire l'ottimizzazione usando la nostra funzione di momenti personalizzata. Ricorda che i momenti del portafoglio sono impostati in optimize.portfolio() quando viene valutata la funzione di momenti. Usiamo la funzione di momenti personalizzata passando il suo nome all'argomento momentFUN in optimize.portfolio(). Osserva come possiamo usare PortfolioAnalytics per eseguire facilmente ottimizzazioni usando metodi diversi per stimare i momenti: questo ci permette di confrontare tecniche differenti per la stima dei momenti e di perfezionarle analizzando i risultati dell'ottimizzazione.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi di portafoglio intermedia in R
Istruzioni dell'esercizio
Un oggetto di specifica del portafoglio, port_spec, e la funzione di momenti personalizzata, moments_robust(), sono già stati creati per questo esercizio.
- Esegui l'ottimizzazione con le stime dei momenti personalizzate. Assegna il risultato a una variabile chiamata
opt_custom. - Stampa l'output di
opt_custom. - Esegui l'ottimizzazione con le stime dei momenti campionarie. Assegna il risultato a una variabile chiamata
opt_sample. - Stampa l'output di
opt_sample.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Run the optimization with custom moment estimates
opt_custom <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = "random", rp = rp, momentFUN = ___)
# Print the results of the optimization with custom moment estimates
# Run the optimization with sample moment estimates
opt_sample <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = "random", rp = rp)
# Print the results of the optimization with sample moment estimates