Optimalisatie met aangepaste momentfunctie

We willen nu de optimalisatie uitvoeren met onze aangepaste momentfunctie. Onthoud dat de portefeuillemomenten worden ingesteld in optimize.portfolio() wanneer de momentfunctie wordt geëvalueerd. We gebruiken de aangepaste momentfunctie door de naam door te geven aan het argument momentFUN in optimize.portfolio(). Let erop hoe we met PortfolioAnalytics eenvoudig optimalisaties kunnen draaien met verschillende methoden om momenten te schatten. Zo kunnen we verschillende technieken voor momentenschattingen evalueren en die schattingen verfijnen door de optimalisatieresultaten te analyseren.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Gevorderde portefeuilleanalyse in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Er is al een portefeuillespecificatieobject, port_spec, en een aangepaste momentfunctie, moments_robust(), aangemaakt voor deze oefening.

Voer de optimalisatie uit met de aangepaste momentenschattingen. Ken dit toe aan een variabele opt_custom.
Print de output van opt_custom.
Voer de optimalisatie uit met momentenschattingen op basis van de steekproef. Ken dit toe aan een variabele opt_sample.
Print de output van opt_sample.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Run the optimization with custom moment estimates
opt_custom <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = "random", rp = rp, momentFUN = ___)

# Print the results of the optimization with custom moment estimates


# Run the optimization with sample moment estimates
opt_sample <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = "random", rp = rp)

# Print the results of the optimization with sample moment estimates

Code bewerken en uitvoeren