ローリング年率換算の平均とボラティリティ
これまでの演習で、Return.annualized() と StdDev.annualized() にはすでに慣れてきたと思います。この演習では、年率換算のシャープ・レシオを計算するために関数 SharpeRatio.annualized() も使います。この関数は引数 R と Rf をとります。R には資産リターンの xts、ベクター、行列、data.frame、timeSeries、または zoo オブジェクトを指定します。SharpeRatio.annualized() では Rf 引数が必須で、同じ期間の無リスク金利を考慮に入れます。この例では、Rf 引数にはオブジェクト rf を使用してください。
関数 chart.RollingPerformance() を使うと、R でパフォーマンスのローリング推定を簡単に可視化できます。まずはこの関数の構文に慣れましょう。ポートフォリオリターンの時系列（引数 R）、ウィンドウの長さ（width）、パフォーマンス計算に使う関数（引数 FUN）を指定します。3つのプロットをまとめて見たい場合は、PerformanceAnalytics が用意するショートカット関数 charts.RollingPerformance() が便利です。chart ではなく charts である点に注意してください。この関数は先ほどのプロットを一度に作成し、引数 FUN は使いません！
この演習はコースの一部です
Rで学ぶポートフォリオ分析入門
演習の手順
sp500_returnsの年率換算リターン、ボラティリティ、シャープ・レシオを計算し、それぞれreturns_ann、sd_ann、sharpe_annに代入します。シャープ・レシオを計算するときは、Rf引数に無リスク金利を必ず指定してください。- 年率換算平均の12カ月ローリング推定を描くコードを用意しています。これを参考に、他のプロットも作成しましょう。
- S&P 500 リターンの年率換算ボラティリティの12カ月ローリング推定をプロットします。
- S&P 500 リターンの年率換算シャープ・レシオの12カ月ローリング推定をプロットします。
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。
# Calculate the mean, volatility, and Sharpe ratio of sp500_returns
returns_ann <- ___
sd_ann <- ___
sharpe_ann <- ___
# Plotting the 12-month rolling annualized mean
chart.RollingPerformance(R = sp500_returns, width = 12, FUN = "Return.annualized")
# Plotting the 12-month rolling annualized standard deviation
___
# Plotting the 12-month rolling annualized Sharpe ratio
___