スプリットサンプル評価
第2章では、window() 関数を使って、可視化のためにリターンをサブセット化しました。この演習では、window() を用いて推定用サンプルと評価用サンプルの2つを作成します。推定ウィンドウを変えるとポートフォリオのウェイトがどのように変化するかを示します。
確認ですが、window() 関数は x、start、end を引数に取り、start と end の形式は "YYYY-MM-DD" です。
オブジェクト returns はワークスペースに読み込まれています。
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
returnsをサブセット化してサンプルreturns_estimを作成し、期間を 1991年1月1日 から 2003年12月31日 までにします。returnsをサブセット化してサンプルreturns_evalを作成し、期間を 2004年の初日から 2015年の最終日までにします。returnsの列数と同じ長さで、各要素が10%の最大ウェイトのベクトルを作成し、max_weightsと名付けます。- 推定サンプルを用いてポートフォリオ
pf_estimを作成し、最大ウェイト（reshigh）にmax_weightsを設定します。 - 評価サンプルを用いてポートフォリオ
pf_evalを作成し、最大ウェイト（reshigh）にmax_weightsを設定します。 - 評価ポートフォリオのウェイトを推定ポートフォリオのウェイトに対して散布図にプロットします（
$pwを使えます）。ポートフォリオのウェイトが同一であれば、点は45度線上に並ぶはずです。
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。
# Create returns_estim
returns_estim <- window(___, start = "YYYY-MM-DD", end = "YYYY-MM-DD")
# Create returns_eval
# Create vector of max weights
max_weights <- rep(___, ncol(___))
# Create portfolio with estimation sample
pf_estim <- portfolio.optim(___, reshigh = ___)
# Create portfolio with evaluation sample
# Create a scatter plot with evaluation portfolio weights on the vertical axis
plot(___, ___)
abline(a = 0, b = 1, lty = 3)