Minimum varyans ve maksimum Sharpe oranlı portföy
Önceki egzersizlerde, hedef getirilerden oluşan bir ızgara kullanarak etkin sınırı hesapladın. Etkin sınır hesaplamanın çıktısı, iki vektörden vpm (portföy ortalamaları vektörü) ve vpsd (standart sapmalar veya volatilite vektörü) ile mweights adlı bir ağırlık matrisinden oluşuyordu. Bu çıktıları, en düşük volatiliteye ve en yüksek Sharpe oranına sahip portföyleri belirlemek ve ardından bu portföylerin ağırlık dağılımlarını çizmek için kullanacaksın.
Hatırlatma olarak, Sharpe Oranı, risksiz getiri oranı düşülmüş fazla getirilerin portföy volatilitesine bölünmesiyle bulunur.
Bu egzersiz
R ile Portföy Analizine Giriş
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Standart sapmanın minimize edildiği satırı
(vpsd == min(vpsd))alanmweightsiçindenweights_minvar'ı oluştur. - Risksiz getiri oranı %0.75 iken portföy getirilerinin Sharpe oranını hesapla. Buna
vsradını ver. vsriçinde maksimum Sharpe oranına sahip portföye karşılık gelenmweightssatırınıweights_max_srolarak oluştur. Bunu ilk talimata benzer şekilde çözebilirsin.weights_minvarportföyünde %1'den büyük olan ağırlıkların bir çubuk grafiğini oluştur veweights_max_srportföyünde %1'den büyük olan ağırlıkların da bir çubuk grafiğini oluştur.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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])