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샘플 외 성과 평가

이 예제는 최적화된 포트폴리오가 만든 가중치에 따라 수익률이 어떻게 달라질 수 있는지를 보여 줍니다. 추정 포트폴리오(pf_estim)를 사용해 추정 구간 수익률(returns_eval)에서 포트폴리오의 성과를 평가해 보세요.

최적성 손실(optimality loss)은 얼마나 클까요? pf_estim의 포트폴리오 가중치에 대해, 평가 샘플(returns_estim)을 사용해 기대했던 성과와 샘플 외(out-of-sample) 구간의 실제 수익률(returns_eval)을 비교해 보겠습니다.

pf_estim, returns_estim, returns_eval은 작업 공간에 미리 로드되어 있습니다.

Instrucţiuni

100 XP
  • 추정 샘플 returns_estim에 대해 월간 리밸런싱 가중치 pf_estim$pw를 사용한 포트폴리오 수익률을 계산하세요. 이름은 returns_pf_estim으로 하세요.
  • 평가 샘플 returns_eval에 대해 월간 리밸런싱 가중치 pf_estim$pw를 사용한 포트폴리오 수익률을 계산하세요. 이름은 returns_pf_eval로 하세요.
  • returns_pf_estim에 함수 table.AnnualizedReturns()를 적용하세요.
  • returns_pf_eval에 함수 table.AnnualizedReturns()를 적용하세요. 이 포트폴리오들의 수익률, 위험, 그리고 샤프 비율을 비교하세요. pf_eval의 결과가 실제 운용에서 기대할 수 있는 모습에 더 가깝습니다.