リスクとリターンの散布図を作る
この例では、投資対象を広げて、米国株式ETF（SPY）、米国債券ETF（AGG）、不動産投資信託（VNQ）、GSCIコモディティ指数に連動するETF（GSG）から成るポートフォリオを作成することにしました。作業環境のプロットには、これらの投資のパフォーマンスが表示されています。
また、平均リターンとポートフォリオのボラティリティの散布図を作成することで、投資の「相対的な」魅力度も可視化できます。そのためには、各資産の平均とボラティリティを計算する必要があります。これは、リターン系列 returns の各列に対応します。
これらの計算は、apply() 関数を使うと簡単に行えます。第1引数にリターンデータを指定し、第2引数に 2 を指定して列方向で計算することを示し、第3引数に各列に適用する関数名を渡します。
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
apply()を使って、4つの投資の平均リターンのベクトルを計算し、meansという名前を付けてください（colMeans()でも可能です！）。- 同様に、標準偏差のベクトルを計算し、
sdsという名前を付けてください。 - ベースのプロット関数を使って散布図を作成し、x軸にボラティリティ、y軸に平均を配置してください。ラベルと基準線はすでにコードに追加されています。ここは変更しないでください！
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 a vector of returns
means <- apply(___, 2, "mean")
# Create a vector of standard deviation
# Create a scatter plot
plot(___, ___)
text(sds, means, labels = colnames(returns), cex = 0.7)
abline(h = 0, lty = 3)