Explorarea randamentelor lunare ale S&P 500

În exercițiile următoare, vei analiza performanța lunară a indicelui S&P 500. O imagine face cât o mie de cuvinte – de aceea, majoritatea analizelor de performanță încep cu studiul graficului evoluției în timp a valorii unei investiții.

În dreapta ta este afișat graficul S&P 500 pentru perioada 1986 – august 2016. Fiecare punct de pe grafic reprezintă o valoare la finalul zilei de tranzacționare. Graficul surprinde mai multe perioade de creștere și de criză. Aruncă o privire – îți dai seama de ce anii 2000 sunt atât de des numiți „deceniul pierdut" al investițiilor?

Pachetele PerformanceAnalytics și xts sunt deja încărcate, iar prețurile zilnice ale S&P 500 sunt disponibile în spațiul tău de lucru ca variabila sp500. Această variabilă aparține clasei de serii temporale xts, ceea ce înseamnă că fiecare observație are un marcaj de timp. Sarcina ta este să descrii performanța lunară a S&P 500. Pentru aceasta, va trebui mai întâi să agregezi seria de prețuri zilnice la prețuri de sfârșit de lună, apoi să calculezi randamentele lunare și să le vizualizezi într-un tabel.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analiza portofoliului în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește funcția to.monthly() cu argumentul sp500 și atribuie rezultatul variabilei sp500_monthly.
Afișează primele șase rânduri din sp500_monthly. Observă cum agregarea datelor a generat un tabel cu patru coloane ce conțin prețul de deschidere, cel minim, cel maxim și cel de închidere al sp500 pentru fiecare lună.
Creează sp500_returns folosind funcția Return.calculate() aplicată pe sp500_monthly, utilizând prețurile de închidere (a patra coloană din sp500_monthly).
Folosește plot.zoo() pentru a reprezenta grafic seria temporală sp500_returns.
Folosește funcția table.CalendarReturns() din PerformanceAnalytics pentru a prezenta datele despre randamentele lunare într-un format tabelar, organizat pe ani și luni.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Convert the daily frequency of sp500 to monthly frequency: sp500_monthly
sp500_monthly <- 

# Print the first six rows of sp500_monthly


# Create sp500_returns using Return.calculate using the closing prices
sp500_returns <- 

# Time series plot


# Produce the year x month table

Editează și rulează codul