Optimizare cu o funcție personalizată de momente
Acum vom rula optimizarea folosind funcția noastră personalizată de momente. Reamintește-ți că momentele portofoliului sunt stabilite în optimize.portfolio() în momentul în care funcția de momente este evaluată. Folosim funcția personalizată de momente transmițând numele acesteia argumentului momentFUN din optimize.portfolio(). Observă cât de ușor ne permite PortfolioAnalytics să rulăm optimizări utilizând metode diferite de estimare a momentelor – astfel putem evalua diverse tehnici de estimare și le putem rafina analizând rezultatele optimizării.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiză intermediară a portofoliului în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
Un obiect de specificare a portofoliului, port_spec, și o funcție personalizată de momente, moments_robust(), au fost deja create pentru a fi utilizate în acest exercițiu.
- Rulează optimizarea cu estimările personalizate ale momentelor. Atribuie rezultatul unei variabile numite
opt_custom. - Afișează rezultatul lui
opt_custom. - Rulează optimizarea cu estimările momentelor pe baza eșantionului. Atribuie rezultatul unei variabile numite
opt_sample. - Afișează rezultatul lui
opt_sample.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Run the optimization with custom moment estimates
opt_custom <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = "random", rp = rp, momentFUN = ___)
# Print the results of the optimization with custom moment estimates
# Run the optimization with sample moment estimates
opt_sample <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = "random", rp = rp)
# Print the results of the optimization with sample moment estimates