結果を分析してベンチマークと比較する
この章の前半では、等金額比率のベンチマーク r_benchmark を作成し、次の最適化を実行しました。
- 標本推定量を用いてポートフォリオの標準偏差を最小化（リターンは
returns_baseに保存）。 - 標本推定量を用いてリスク寄与度の割合を制約しつつ、ポートフォリオの標準偏差を最小化（リターンは
returns_rbに保存）。 - ロバスト推定量を用いてリスク寄与度の割合を制約しつつ、ポートフォリオの標準偏差を最小化（リターンは
returns_rb_robustに保存）。
これから、最適化バックテストのパフォーマンスを分析し、ベンチマークと比較していきます。
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
- ベンチマークポートフォリオと各最適化のリターンを、1 つの
xtsオブジェクトに結合します。 - 年率換算リターンを計算して表示します。
- 累積リターンとドローダウンをチャート表示します。
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。
# Combine the returns
ret <- cbind(___, ___, ___, ___)
# Compute annualized returns
table.AnnualizedReturns(R = ___)
# Chart the performance summary
charts.PerformanceSummary(R = ___)