Avaliação com amostras divididas

No capítulo 2, você usou a função window() para filtrar seus retornos para fins gráficos. Neste exercício, você usará window() para criar duas amostras: uma amostra de estimação e uma amostra de avaliação. Este exercício mostrará como os pesos do portfólio podem mudar ao alterar a janela de estimação.

Relembrando, a função window() tem os argumentos x, start e end. Os valores de start e end estão no formato "YYYY-MM-DD".

O objeto returns está carregado no seu workspace.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Análise de Portfólios em R

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Instruções do exercício

Crie a amostra returns_estim filtrando returns, em que a amostra começa em 1º de janeiro de 1991 e termina em 31 de dezembro de 2003.
Crie a amostra returns_eval filtrando returns, em que a amostra começa no primeiro dia de 2004 e termina no último dia de 2015.
Crie um vetor de pesos máximos igual a 10%, com comprimento igual ao número de colunas em returns, chamado max_weights.
Crie um portfólio com a amostra de estimação chamado pf_estim, em que o peso máximo (reshigh) é definido como max_weights.
Crie um portfólio com a amostra de avaliação chamado pf_eval, em que o peso máximo (reshigh) é definido como max_weights.
Crie um gráfico de dispersão dos pesos do portfólio de avaliação versus os pesos do portfólio de estimação (observe que você pode usar $pw). Se os pesos do portfólio forem idênticos, eles devem estar na linha de 45 graus.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create returns_estim 
returns_estim <- window(___, start = "YYYY-MM-DD", end = "YYYY-MM-DD")

# Create returns_eval


# Create vector of max weights
max_weights <- rep(___, ncol(___))

# Create portfolio with estimation sample 
pf_estim <- portfolio.optim(___, reshigh = ___)

# Create portfolio with evaluation sample


# Create a scatter plot with evaluation portfolio weights on the vertical axis
plot(___, ___)
abline(a = 0, b = 1, lty = 3)

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