BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Aylık S&P 500 getirilerini keşfetme

Sıradaki egzersizlerde S&P 500’ün aylık performansını inceleyeceksin. Bir resim bin kelimeye bedeldir. Bu yüzden performans analizlerinin çoğu, bir yatırımın değerinin zaman serisi grafiğini inceleyerek başlar.

Sağda, 1986’dan 2016 Ağustos’a kadar olan dönem için S&P 500 grafiğini görüyorsun. Bu grafikteki her bir gözlem gün sonu değerini temsil eder. Grafik, bir dizi yükseliş ve düşüş dönemi gösteriyor. Grafiğe bir bak: 2000’lerin neden yatırımda “kayıp on yıl” olarak anıldığını görebiliyor musun?

PerformanceAnalytics ve xts paketleri önceden yüklü, ve S&P 500’ün günlük fiyatları çalışma alanında sp500 değişkeni olarak mevcut. Bu değişken xts zaman serisi sınıfındadır; yani her gözlemin bir zaman damgası vardır. Görevin S&P 500’ün aylık performansını betimlemek. Bunu yapmak için önce günlük fiyat serilerini ay sonu fiyatlarına birleştirmen gerekecek. Ardından aylık getirileri hesaplayıp bunları bir tabloda görselleştireceksin.

Bu egzersiz

R ile Portföy Analizine Giriş

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • sp500 argümanıyla to.monthly() fonksiyonunu kullan ve sonucu sp500_monthly değişkenine ata.
  • sp500_monthly’nin ilk altı satırını yazdır. Veriyi birleştirmenin, her ay için sp500’ün açılış, en düşük, en yüksek ve kapanış fiyatlarını tutan dört sütunlu bir tabloya dönüştüğüne dikkat et.
  • sp500_returns’u, sp500_monthly üzerinde Return.calculate() fonksiyonunu kullanarak ve kapanış fiyatlarını ( sp500_monthly’de dördüncü sütun) temel alarak oluştur.
  • sp500_returns zaman serisini çizmek için plot.zoo() kullan.
  • Aylık getiri verisini yıl ve aya göre gösteren bir tablo formatında sunmak için PerformanceAnalytics içindeki table.CalendarReturns() fonksiyonunu kullan.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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
Kodu Düzenle ve Çalıştır