Portföy getirilerinin zaman serisi
Önceki egzersizde, Apple ve Microsoft hisselerinin günlük fiyatlarından returns adlı bir değişken oluşturmuştun. Bu egzersizde, daha önce oluşturduğun getiri serilerini kullanarak iki portföy oluşturacaksın. Bu iki portföy arasındaki tek fark, varlıkların ağırlıkları olacak.
Son videoda iki ağırlıklandırma stratejisi görmüştün: al-ve-tut (buy and hold) stratejisi ve aylık yeniden dengeleme stratejisi. Bu egzersizde, birinde yeniden dengeleme yapmadığın, diğerinde ise aylık yeniden dengelediğin iki portföy oluşturacaksın. Ardından her ikisinin portföy getirilerini görselleştireceksin.
Hesaplamaların için Return.portfolio() fonksiyonunu kullanacaksın. Bu fonksiyona üç argüman vereceksin: R, weights ve rebalance_on. R getirilerin zaman serisi, weights varlık ağırlıklarını içeren bir vektör ve rebalance_on ise hangi takvim döneminde yeniden dengeleme yapılacağını belirtir. Yardıma ihtiyacın olursa, fonksiyona tıklayarak dokümantasyonu mutlaka incele!
Bu egzersizde, çalışma alanına önceden yüklenmiş olan returns verileriyle çalışacaksın.
Bu egzersiz
R ile Portföy Analizine Giriş
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- İki varlığın eşit ağırlıklandığı bir ağırlık vektörü oluştur ve adını
eq_weightskoy. Ağırlıkların toplamının 1 olması gerektiğini unutma. Return.portfolio()kullanarak al-ve-tut stratejisiyle bir portföy oluştur. Yeniden dengeleme dönemini belirtmene gerek yok. Adıpf_bholsun.- Ağırlıklarını aylık olarak yeniden dengelediğin bir portföy oluştur.
Return.portfolio()içinderebalance_on = "months"argümanını kullan. Adıpf_rebalolsun. - Her bir portföyün zaman serisini
plot.zoo()ile çiz. Oluşturacağın grafiklerin düzeni içinpar(mfrow = c(2, 1), mar = c(2, 4, 2, 2))kullanılmaktadır. Bu kodu değiştirme.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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(___)