Calcule as médias das colunas de returns (usando colMeans()), e chame isso de stockmu.
Crie uma sequência (seq()) de comprimento 50, que começa em uma taxa livre de risco de 1% e termina no valor máximo de stockmu, chamada grid.
Inicialize dois vetores vazios com o mesmo comprimento de grid usando rep(), onde você vai armazenar as médias e os desvios padrão do portfólio. Chame-os de vpm e vpsd.
Inicialize uma matriz vazia com 50 linhas e 30 colunas. Chame-a de mweights. Você pode usar a função matrix() para isso.
Crie um laço for que começa no primeiro valor de grid e termina no último. O laço deve criar um portfólio chamado opt usando returns e com retorno-alvo de grid.
A cada iteração, o laço for deve preencher os vetores vpm ($pm) e vpsd ($ps) com seus respectivos valores de opt.
Armazene os pesos do portfólio, linha a linha, em mweights ($pw).

Teoria moderna de portfólios de Harry Markowitz