30개 DJIA 종목의 월별 수익률 살펴보기

1991–2015년 30개 DJIA 종목의 월별 수익률이 워크스페이스의 변수 returns로 제공됩니다. 이번 연습에서는 이후 문제들에서 사용할 데이터를 미리 익숙하게 다뤄 보겠습니다.

colMeans(returns) 또는 apply(returns, 2, "mean")로 열별 평균을 계산하면 자산별 평균 수익률을 얻을 수 있다는 점을 떠올려 보세요. 이번에는 행별 평균을 계산합니다. 이를 위해 rowMeans() 함수를 사용하거나, apply() 함수에서 행 방향 계산을 나타내는 인수로 1을 넣어 동일하게 수행할 수 있어요. 이렇게 하면 동일가중 포트폴리오의 수익률 시계열을 얻습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 포트폴리오 분석 입문

강의 보기

연습 안내

class() 함수를 사용해 returns가 xts 클래스 객체인지 확인하세요.
dim()으로 returns의 차원을 확인하세요.
rowMeans() 함수를 사용해 returns의 행 평균 벡터를 만들고, 이를 ew_preturns에 할당하세요. 여기서 apply()를 사용해도 됩니다.
rowMeans()의 결과는 numeric 벡터입니다. 날짜 인덱스를 returns의 날짜와 동일하게 설정해 xts를 사용해 다시 xts 객체로 변환하세요.
plot.zoo()로 ew_preturns를 그려 보세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Verify the class of returns 


# Investigate the dimensions of returns


# Create a vector of row means


# Cast the numeric vector back to an xts object
ew_preturns <- xts(___, order.by = time(returns))

# Plot ew_preturns

코드 편집 및 실행