Bölünmüş örneklem değerlendirmesi
- bölümde, getirilerini görselleştirme amacıyla alt kümeye ayırmak için window() fonksiyonunu kullanmıştın. Bu egzersizde
window()fonksiyonunu kullanarak iki örneklem oluşturacaksın: bir tahmin (estimation) örneklemi ve bir değerlendirme (evaluation) örneklemi. Bu egzersiz, tahmin penceresini değiştirdiğinde portföy ağırlıklarının nasıl farklılaşabileceğini gösterecek.
Hatırlatmak gerekirse, window() fonksiyonunun x, start ve end argümanları vardır. start ve end değerleri "YYYY-MM-DD" biçimindedir.
returns nesnesi çalışma alanına yüklenmiş durumda.
Bu egzersiz
R ile Portföy Analizine Giriş
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Örneklem 1 Ocak 1991'de başlayıp 31 Aralık 2003'te bitecek şekilde
returns'ı alt kümeleyerekreturns_estimörneklemini oluştur. - Örneklem 2004'ün ilk gününde başlayıp 2015'in son gününde bitecek şekilde
returns'ı alt kümeleyerekreturns_evalörneklemini oluştur. returnsiçindeki sütun sayısı uzunluğunda ve her elemanı %10 olan maksimum ağırlık vektörünümax_weightsadıyla oluştur.- Tahmin örneklemiyle
pf_estimadlı bir portföy oluştur; maksimum ağırlığı (reshigh)max_weightsolarak ayarla. - Değerlendirme örneklemiyle
pf_evaladlı bir portföy oluştur; maksimum ağırlığı (reshigh)max_weightsolarak ayarla. - Değerlendirme portföyü ağırlıklarını tahmin portföyü ağırlıklarına karşı saçılım grafiği olarak çiz (
$pwkullanabileceğini unutma). Portföy ağırlıkları özdeşse, noktalar 45 derecelik doğru üzerinde yer almalıdır.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Create returns_estim
returns_estim <- window(___, start = "YYYY-MM-DD", end = "YYYY-MM-DD")
# Create returns_eval
# Create vector of max weights
max_weights <- rep(___, ncol(___))
# Create portfolio with estimation sample
pf_estim <- portfolio.optim(___, reshigh = ___)
# Create portfolio with evaluation sample
# Create a scatter plot with evaluation portfolio weights on the vertical axis
plot(___, ___)
abline(a = 0, b = 1, lty = 3)