定期リバランスでバックテストする
前の演習で作成したポートフォリオ仕様を使い、四半期ごとのリバランスでバックテストを実行し、アウト・オブ・サンプルのパフォーマンスを評価します。設定が必要なその他のバックテストパラメータは、トレーニング期間とローリングウィンドウです。トレーニング期間は初回の最適化に使用するデータ点の数を指定します。ローリングウィンドウは各ウィンドウで使用する期間数を指定します。この問題は二次計画法のソルバーで解けるため、最適化手法としては "ROI" を使用します。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ中級ポートフォリオ分析
演習の手順
- 四半期ごとのリバランスで最適化を実行します。トレーニング期間とローリングウィンドウには5年分のデータを使います。結果を
opt_rebal_baseという変数に代入します。 - 最適化結果を出力します。
- ウェイトを可視化します。
Return.portfolioを使ってポートフォリオのリターンを計算します。リターンはreturns_baseという変数に代入します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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"