Seria de timp a randamentelor portofoliului

În exercițiul anterior, ai creat o variabilă numită returns pe baza prețurilor zilnice ale acțiunilor Apple și Microsoft. În acest exercițiu, vei construi două portofolii folosind seria de randamente creată anterior. Cele două portofolii diferă printr-un singur aspect: ponderarea activelor.

În ultimul videoclip, ai fost introdus în două strategii de ponderare: strategia buy and hold și o strategie de reechilibrare lunară. În acest exercițiu, vei crea un portofoliu fără reechilibrare și unul cu reechilibrare lunară. Apoi vei vizualiza randamentele ambelor portofolii.

Pentru calcule, vei folosi funcția Return.portfolio(). Această funcție primește trei argumente: R, weights și rebalance_on. R reprezintă o serie de timp a randamentelor, weights este un vector cu ponderile activelor, iar rebalance_on specifică perioada calendaristică la care se face reechilibrarea. Dacă ai nevoie de ajutor, consultă documentația făcând clic pe funcție!

Pentru acest exercițiu, vei lucra cu datele returns preîncărcate în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analiza portofoliului în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează un vector de ponderi pentru două active egal ponderate, numit eq_weights. Reține că suma ponderilor trebuie să fie egală cu 1.
Creează un portofoliu folosind strategia buy and hold cu ajutorul Return.portfolio(). Nu este necesar să specifici o perioadă de reechilibrare. Numește-l pf_bh.
Creează un portofoliu în care reechilibrezi ponderile lunar. Folosește Return.portfolio() cu argumentul rebalance_on = "months". Numește-l pf_rebal.
Reprezintă grafic seria de timp a fiecărui portofoliu folosind plot.zoo(). Codul par(mfrow = c(2, 1), mar = c(2, 4, 2, 2)) este folosit pentru a organiza graficele create. Nu modifica acest cod.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create the weights
eq_weights <- c(___, ___)

# Create a portfolio using buy and hold
pf_bh <- Return.portfolio(R = ___, weights = ___)

# Create a portfolio rebalancing monthly 


# Plot the time-series
par(mfrow = c(2, 1), mar = c(2, 4, 2, 2))
plot.zoo(___)
plot.zoo(___)

Editează și rulează codul