Portofoliul cu varianță minimă și rata Sharpe maximă

În exercițiile anterioare, ai calculat frontiera eficientă folosind o grilă de randamente-țintă. Rezultatul calculului frontierei eficiente a fost format din doi vectori – vpm (vectorul mediilor portofoliului) și vpsd (vectorul abaterilor standard, sau al volatilităților) – și o matrice de ponderi numită mweights. Vei folosi aceste rezultate pentru a identifica portofoliile cu cea mai mică volatilitate și cu cea mai mare rată Sharpe, după care vei reprezenta grafic alocarea ponderilor.

Ca reminder: Rata Sharpe se calculează împărțind randamentul excedentar față de rata fără risc la volatilitatea portofoliului.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analiza portofoliului în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează weights_minvar, care reprezintă rândul din mweights în care abaterea standard este minimă (vpsd == min(vpsd)).
Calculează rata Sharpe a randamentelor portofoliului când rata fără risc este 0,75%. Numește această variabilă vsr.
Creează weights_max_sr ca rândul din mweights corespunzător portofoliului cu rata Sharpe maximă din vsr. Poți rezolva acest pas într-un mod similar cu prima instrucțiune.
Creează un grafic de tip bară pentru ponderile mai mari de 1% din portofoliul weights_minvar, apoi creează un grafic de tip bară pentru ponderile mai mari de 1% din portofoliul weights_max_sr.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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])

Editează și rulează codul