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롤롤롤

PerformanceAnalytics 패키지의 함수 chart.RollingPerformance()를 사용하면 변동성의 시계열 변화를 시각화할 수 있어요. 중요한 튜닝 매개변수는 바로 창 길이(window length) 입니다. 창이 짧을수록 최근 수익률에 더 민감하게 반응하고, 창이 길수록 추정치는 더 매끄럽게 보입니다. sd.annualized 함수는 scale 인자에 지정한 1년 거래일 수를 가정해 연율화 변동성을 계산해 줍니다.

이번 연습에서는 2005년부터 2017년 기간의 일별 S&P 500 수익률 sp500ret에 대해 연율화 변동성의 구르는 추정치를 계산하는 코드를 완성해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서의 GARCH 모델

강의 보기

연습 안내

  • PerformanceAnalytics 패키지를 불러오세요.
  • 1개월 추정치를 계산하되, scale 인자는 1년의 거래일 수로 설정하세요.
  • 3개월 추정치를 계산하되, scale 인자는 1년의 거래일 수로 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Load the package PerformanceAnalytics
___

# Showing two plots on the same figure
par(mfrow=c(2,1)) 

# Compute the rolling 1 month estimate of annualized volatility
chart.RollingPerformance(R = sp500ret["2000::2017"], width = ___,
     FUN = "sd.annualized", scale = ___, main = "One month rolling volatility")

# Compute the rolling 3 months estimate of annualized volatility
chart.RollingPerformance(R = ___, width = ___,
     FUN = ___, scale = ___, main = "Three months rolling volatility")
코드 편집 및 실행