De maandelijkse S&P 500-rendementen verkennen

In de komende oefeningen bekijk je de maandelijkse prestaties van de S&P 500. Een grafiek zegt vaak meer dan duizend woorden. Daarom beginnen de meeste prestatie-analyses met het verkennen van de tijdreeksplot van de waarde van een belegging.

Rechts zie je een grafiek van de S&P 500 over de periode 1986 tot en met augustus 2016. Elke observatie in deze plot is een eindedagwaarde. De grafiek laat verschillende pieken en dalen zien. Kijk eens goed: zie je waarom de jaren 2000 zo vaak het verloren decennium voor beleggers worden genoemd?

De pakketten PerformanceAnalytics en xts zijn al geladen, en de dagelijkse koersen voor de S&P 500 staan in je werkruimte als de variabele sp500. Deze variabele is van de xts tijdreeks-klasse. Dat betekent dat elke observatie een tijdstempel heeft. Jouw taak is om de maandelijkse prestaties van de S&P 500 te beschrijven. Daarvoor moet je eerst de dagelijkse prijzen aggregeren naar eindemaandkoersen. Vervolgens bereken je de maandelijkse rendementen en visualiseer je die in een tabel.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot portefeuilleanalyse in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Gebruik de functie to.monthly() met het argument sp500 en wijs dit toe aan sp500_monthly.
Print de eerste zes rijen van sp500_monthly. Let op: door het aggregeren is een tabel ontstaan met vier kolommen met de openings-, laagste, hoogste en slotkoers van sp500 per maand.
Maak sp500_returns met de functie Return.calculate() op sp500_monthly op basis van de slotkoersen (de vierde kolom in sp500_monthly).
Gebruik plot.zoo() om de tijdreeks van sp500_returns te plotten.
Gebruik de functie table.CalendarReturns() in PerformanceAnalytics om de maandelijkse rendementen in tabelvorm te tonen, per jaar en per maand.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Convert the daily frequency of sp500 to monthly frequency: sp500_monthly
sp500_monthly <- 

# Print the first six rows of sp500_monthly


# Create sp500_returns using Return.calculate using the closing prices
sp500_returns <- 

# Time series plot


# Produce the year x month table

Code bewerken en uitvoeren