Análise de desempenho por subperíodo e a função window
No exercício anterior, você calculou a medida de desempenho em cada amostra possível de tamanho fixo, avançando ao longo do tempo. Muitas vezes, investidores se interessam pelo desempenho de uma janela específica. Você pode criar subconjuntos de uma série temporal em R usando a função window(). O primeiro argumento é a série de retornos que será filtrada. O segundo argumento é a data inicial do subconjunto no formato "YYYY-MM-DD", e o terceiro argumento é a data final no mesmo formato.
Neste exercício, você vai trabalhar com os retornos diários do S&P 500, disponíveis no objeto sp500_returns.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à Análise de Portfólios em R
Instruções do exercício
- Preencha os argumentos que faltam no objeto
sp500_2008para filtrar todo o ano de 2008. - Defina o objeto
sp500_2014como os retornos do portfólio S&P 500 para 2014. - Algumas configurações de plotagem foram adicionadas no console do R. Deixe-as como estão!
- Faça o histograma dos retornos em 2008 usando a função chart.Histogram(). Defina o argumento
methods = c("add.density", "add.normal")para visualizar a estimativa não paramétrica da densidade e a densidade sob uma distribuição normal presumida. - Plote o mesmo histograma, mas para 2014.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Fill in window for 2008
sp500_2008 <- window(sp500_returns, start = "___", end = "___")
# Create window for 2014
sp500_2014 <-
# Plotting settings
par(mfrow = c(1, 2) , mar=c(3, 2, 2, 2))
names(sp500_2008) <- "sp500_2008"
names(sp500_2014) <- "sp500_2014"
# Plot histogram of 2008
# Plot histogram of 2014