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O portfólio de mínima variância e o de máximo índice de Sharpe

Nos exercícios anteriores, você calculou a fronteira eficiente usando uma grade de retornos-alvo. A saída do seu cálculo foi uma série com dois vetores, vpm (vetor das médias dos portfólios) e vpsd (vetor dos desvios-padrão, ou volatilidades), além de uma matriz de pesos chamada mweights. Você vai usar esses resultados para identificar os portfólios com menor volatilidade e com maior índice de Sharpe e, em seguida, plotar a alocação de pesos.

Como lembrete, o índice de Sharpe é calculado pegando-se os retornos em excesso em relação à taxa livre de risco e dividindo pela volatilidade do portfólio.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Análise de Portfólios em R

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Instruções do exercício

  • Crie weights_minvar, que é a linha em mweights onde o desvio-padrão é minimizado (vpsd == min(vpsd)).
  • Calcule o índice de Sharpe dos retornos do portfólio quando a taxa livre de risco for de 0,75%. Chame isso de vsr.
  • Crie weights_max_sr como a linha em mweights correspondente ao portfólio com o índice de Sharpe máximo em vsr. Isso pode ser resolvido de maneira semelhante à primeira instrução.
  • Crie um gráfico de barras dos pesos maiores que 1% no portfólio weights_minvar e crie um gráfico de barras dos pesos maiores que 1% no portfólio weights_max_sr.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create weights_minvar as the portfolio with the least risk
weights_minvar <- mweights[___ == min(___), ]

# Calculate the Sharpe ratio
vsr <- (___ - ___) / vpsd

# Create weights_max_sr as the portfolio with the maximum Sharpe ratio
weights_max_sr <- mweights[___ == max(___)]

# Create bar plot of weights_minvar and weights_max_sr
par(mfrow = c(2, 1), mar = c(3, 2, 2, 1))
barplot(weights_minvar[weights_minvar > 0.01])
barplot(___[___ > 0.01])
 
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