행렬 기반 포트폴리오 기대수익과 분산 계산
포트폴리오 가중치의 열-행렬이 \(w\), 기대수익의 열-행렬이 \(\mu\), 수익률 공분산 행렬이 \(\Sigma\) 라면, 포트폴리오의 기대수익은 \(w'\mu\), 분산은 \(w'\Sigma w\) 입니다. 포트폴리오의 변동성은 분산의 제곱근임을 기억하세요.
이 연습에서는 R에서 표준 * 대신 %*% 함수로 행렬 곱셈을 연습합니다. 또한 t() 함수를 사용해 행렬을 전치합니다. 전치는 행렬의 행을 열로 바꾸는 작업입니다.
가중치, 평균 벡터, 공분산 행렬은 각각 weights, vmeans, sigma 로 작업 공간에 미리 불러와져 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 포트폴리오 분석 입문
연습 안내
as.matrix()를 사용해 weights를w라는 행렬로 변환하세요.- 평균 벡터(
vmeans)를as.matrix()로mu라는 행렬로 변환하세요. - 포트폴리오의 월간 기대수익을 계산하세요.
t()함수는 벡터를 전치한다는 점을 기억하세요. - 포트폴리오의 변동성을 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a weight matrix w
# Create a matrix of returns
# Calculate portfolio mean monthly returns
# Calculate portfolio volatility
sqrt(t(___) %*% ___ %*% ___)