롤링 연율화 평균과 변동성
이전에 Return.annualized()와 StdDev.annualized() 함수에 이미 익숙해지셨죠. 이번 연습에서는 SharpeRatio.annualized() 함수도 사용해 연율화 샤프 지수를 계산해 볼 거예요. 이 함수는 R와 Rf 인자를 받습니다. R 인자에는 자산 수익률의 xts, vector, matrix, data.frame, timeSeries, 또는 zoo 객체가 들어갑니다. SharpeRatio.annualized()에서는 수익률과 같은 기간의 무위험 수익률을 반영하기 위해 Rf 인자가 필수입니다. 이 예제에서는 Rf 인자를 충족하기 위해 객체 rf를 사용하시면 돼요.
chart.RollingPerformance() 함수는 R에서 성과의 롤링 추정치를 쉽게 시각화해 줍니다. 먼저 이 함수의 문법을 익혀 보세요. 포트폴리오 수익률 시계열(R 인자), 윈도 길이(width), 그리고 성과를 계산하는 데 사용할 함수(FUN 인자)를 지정해야 합니다. 세 개의 그림을 한 번에 보고 싶다면, PerformanceAnalytics에서 제공하는 바로가기 함수 charts.RollingPerformance()를 사용할 수 있어요. chart가 아니라 charts라는 점에 주의하세요. 이 함수는 앞서의 모든 차트를 한 번에 생성하며 FUN 인자를 사용하지 않습니다!
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 포트폴리오 분석 입문
연습 안내
sp500_returns에 대해 연율화 수익률, 변동성, 샤프 지수를 계산하세요. 각각returns_ann,sd_ann,sharpe_ann에 할당하세요. 샤프 지수를 계산할 때는Rf인자에 무위험 수익률을 꼭 전달하세요.- 연율화 평균의 12개월 롤링 추정치를 그리는 코드를 제공해 드렸어요. 이를 참고해 다른 플롯도 완성해 보세요!
- S&P 500 수익률의 연율화 변동성에 대한 12개월 롤링 추정치를 플로팅하세요.
- S&P 500 수익률의 연율화 샤프 지수에 대한 12개월 롤링 추정치를 플로팅하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate the mean, volatility, and Sharpe ratio of sp500_returns
returns_ann <- ___
sd_ann <- ___
sharpe_ann <- ___
# Plotting the 12-month rolling annualized mean
chart.RollingPerformance(R = sp500_returns, width = 12, FUN = "Return.annualized")
# Plotting the 12-month rolling annualized standard deviation
___
# Plotting the 12-month rolling annualized Sharpe ratio
___