결과 분석 및 벤치마크와 비교

이 장의 앞선 연습에서 동일 가중 벤치마크 r_benchmark를 만들고 다음 최적화를 실행했어요.

표본 추정치를 사용해 포트폴리오 표준편차 최소화(수익률은 returns_base에 저장).
표본 추정치를 사용해 위험 기여도(percentage contribution to risk) 기반으로 포트폴리오 표준편차 최소화(수익률은 returns_rb에 저장).
강건 추정치를 사용해 위험 기여도 기반으로 포트폴리오 표준편차 최소화(수익률은 returns_rb_robust에 저장).

이제 최적화 백테스트의 성과를 분석하고 벤치마크와 비교해 보려고 해요.

벤치마크 포트폴리오와 최적화 결과의 수익률을 하나의 xts 객체로 결합하세요.
연환산 수익률을 계산하고 출력하세요.
누적 수익률과 낙폭(drawdown)을 차트로 표시하세요.