Portföljen med lägst varians och högst Sharpe-kvot

I de tidigare övningarna beräknade du den effektiva fronten med hjälp av ett rutnät av målavkastningar. Resultatet av beräkningen var två vektorer, vpm (vektor med portföljmedelvärden) och vpsd (vektor med standardavvikelser, eller volatiliteter), samt en viktmatris kallad mweights. Du kommer att använda dessa resultat för att identifiera portföljerna med lägst volatilitet och högst Sharpe-kvot, och sedan visualisera deras viktfördelning.

Som en påminnelse: Sharpe-kvoten beräknas som överavkastningen utöver den riskfria räntan, dividerad med portföljens volatilitet.

Den här övningen är en del av kursen

Introduktion till portföljanalys i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Skapa weights_minvar, som är den rad i mweights där standardavvikelsen är som lägst (vpsd == min(vpsd)).
Beräkna Sharpe-kvoten för portföljens avkastning när den riskfria räntan är 0,75%. Kalla denna vsr.
Skapa weights_max_sr som den rad i mweights som motsvarar portföljen med den högsta Sharpe-kvoten i vsr. Det här kan lösas på ett liknande sätt som i den första instruktionen.
Skapa ett stapeldiagram över vikterna som är större än 1% i portföljen weights_minvar, och skapa ett stapeldiagram över vikterna som är större än 1% i portföljen weights_max_sr.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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])

Redigera och kör kod