サンプル外パフォーマンスの評価
この例では、最適化されたポートフォリオによって作成されたウェイトに応じて、リターンがどのように変化するかを示します。推定用ポートフォリオ（pf_estim）を使って、評価用リターン（returns_eval）に対するポートフォリオのパフォーマンスを評価します。
最適性の損失はどの程度深刻でしょうか。pf_estim のポートフォリオ・ウェイトについて、評価サンプル（returns_estim）で期待していたパフォーマンスと、サンプル外期間（returns_eval）での実際のリターンを比較してみましょう。
pf_estim、returns_estim、returns_eval はワークスペースにあらかじめ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
- 推定サンプル
returns_estimに対して、月次リバランスのウェイトpf_estim$pwを用いたポートフォリオのリターンを計算し、returns_pf_estimと名付けます。 - 評価サンプル
returns_evalに対して、月次リバランスのウェイトpf_estim$pwを用いたポートフォリオのリターンを計算し、returns_pf_evalと名付けます。 returns_pf_estimに対してtable.AnnualizedReturns()関数を使います。returns_pf_evalに対してtable.AnnualizedReturns()関数を使います。これらのポートフォリオのリターン、リスク、シャープレシオを比較してください。pf_evalの結果が、実際のパフォーマンスとして想定されるものに近いはずです。
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_pf_estim
returns_pf_estim <- Return.portfolio(___, pf_estim$pw, rebalance_on = "months")
# Create returns_pf_eval
# Print a table for your estimation portfolio
# Print a table for your evaluation portfolio