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  3. R로 배우는 포트폴리오 분석 입문
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연습 문제

포트폴리오 수익률의 시계열

이전 연습 문제에서 Apple과 Microsoft의 일별 주가로부터 returns 변수를 만들었어요. 이번 연습에서는 앞에서 만든 수익률 시계열을 사용해 두 개의 포트폴리오를 만들겠습니다. 두 포트폴리오의 차이는 자산의 가중치에 있습니다.

직전 영상에서는 두 가지 가중치 전략, 즉 매수 후 보유 전략과 월별 리밸런싱 전략을 소개해 드렸어요. 이번 연습에서는 리밸런싱을 하지 않는 포트폴리오 하나와, 매월 리밸런싱하는 포트폴리오 하나를 만들고, 두 포트폴리오의 수익률을 시각화해 보겠습니다.

계산에는 Return.portfolio() 함수를 사용해요. 이 함수에는 R, weights, rebalance_on의 세 가지 인수를 제공합니다. R은 수익률의 시계열, weights는 자산 가중치 벡터, rebalance_on은 어떤 달력 주기로 리밸런싱할지 지정합니다. 도움이 필요하면 함수 이름을 클릭해 문서를 확인해 보세요!

이번 연습에서는 작업 공간에 미리 로드된 returns 데이터를 사용합니다.

지침

100 XP
  • 두 자산을 동일 가중으로 한 가중치 벡터 eq_weights를 만드세요. 가중치의 합은 1이 되어야 합니다.
  • Return.portfolio()를 사용해 매수 후 보유 전략의 포트폴리오를 만드세요. 리밸런싱 주기는 지정할 필요가 없습니다. 이 객체의 이름은 pf_bh로 하세요.
  • 가중치를 매월 리밸런싱하는 포트폴리오를 만드세요. Return.portfolio()에 rebalance_on = "months" 인수를 사용하세요. 이 객체의 이름은 pf_rebal로 하세요.
  • 각 포트폴리오의 시계열을 plot.zoo()로 그리세요. 그래프 배열을 위해 제공된 par(mfrow = c(2, 1), mar = c(2, 4, 2, 2)) 코드는 수정하지 마세요.