Бектест із періодичним ребалансуванням

Тепер запустимо бектест, використовуючи специфікацію портфеля з попередньої вправи, із квартальним ребалансуванням, щоб оцінити продуктивність поза вибіркою. Також потрібно задати параметри бектесту: тренувальний період і рухоме вікно. Тренувальний період визначає кількість точок даних для початкової оптимізації. Рухоме вікно задає кількість періодів у вікні. Цю задачу можна розв'язати квадратичним програмуванням, тож для методу оптимізації використаємо "ROI".

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень аналізу портфеля в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Запустіть оптимізацію з квартальним ребалансуванням. Встановіть тренувальний період і рухоме вікно на 5 років даних. Присвойте результати змінній opt_rebal_base.
Виведіть результати оптимізації.
Побудуйте графік ваг.
Обчисліть дохідність портфеля за допомогою Return.portfolio. Присвойте дохідність змінній returns_base.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.


# Run the optimization
opt_rebal_base <- optimize.portfolio.rebalancing(R = ___, 
                                                 portfolio = ___, 
                                                 optimize_method = "ROI", 
                                                 rebalance_on = ___, 
                                                 training_period = ___,
                                                 rolling_window = ___)

# Print the results


# Chart the weights


# Compute the portfolio returns
returns_base <- Return.portfolio(R = ___, weights = ___)
colnames(returns_base) <- "base"

Редагувати та запускати код