Backtest com rebalanceamento periódico

Agora vamos rodar o backtest usando a especificação de portfólio criada no exercício anterior, com rebalanceamento trimestral, para avaliar o desempenho out-of-sample. Os outros parâmetros do backtest que precisamos definir são o período de treinamento e a janela móvel. O período de treinamento define o número de pontos de dados usados na otimização inicial. A janela móvel define o número de períodos usados na janela. Esse problema pode ser resolvido com um solucionador de programação quadrática, então usaremos "ROI" como método de otimização.

Este exercício faz parte do curso

Análise Intermediária de Portfólio em R

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Instruções do exercício

Execute a otimização com rebalanceamento trimestral. Defina o período de treinamento e a janela móvel para usar 5 anos de dados. Atribua os resultados a uma variável chamada opt_rebal_base.
Imprima os resultados da otimização.
Mostre o gráfico dos pesos.
Calcule os retornos do portfólio usando Return.portfolio. Atribua os retornos a uma variável chamada returns_base.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.


# Run the optimization
opt_rebal_base <- optimize.portfolio.rebalancing(R = ___, 
                                                 portfolio = ___, 
                                                 optimize_method = "ROI", 
                                                 rebalance_on = ___, 
                                                 training_period = ___,
                                                 rolling_window = ___)

# Print the results


# Chart the weights


# Compute the portfolio returns
returns_base <- Return.portfolio(R = ___, weights = ___)
colnames(returns_base) <- "base"

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