ПочатиПочніть безкоштовно

Дослідження місячних доходностей S&P 500

У наступних вправах ви проаналізуєте місячну динаміку S&P 500. Один графік вартий тисячі слів. Тому більшість аналізів ефективності починаються з перегляду графіка часових рядів вартості інвестиції.

Праворуч показано графік S&P 500 за період від 1986 року до серпня 2016 року. Кожне спостереження на графіку — це значення на кінець дня. На цьому графіку видно кілька підйомів і спадів. Подивіться уважно: чи бачите ви, чому 2000-ті так часто називають «втраченим десятиліттям» для інвесторів?

Бібліотеки PerformanceAnalytics та xts уже завантажені, а щоденні ціни для S&P 500 доступні у вашому робочому середовищі у змінній sp500. Ця змінна належить до класу часових рядів xts, тобто кожне спостереження має часову мітку. Ваше завдання — описати місячну ефективність S&P 500. Для цього спочатку потрібно агрегувати щоденні ціни до цін на кінець місяця. Потім ви обчислите місячні доходності та візуалізуєте їх у таблиці.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до аналізу портфеля в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте функцію to.monthly() з аргументом sp500 і запишіть результат у sp500_monthly.
  • Виведіть перші шість рядків sp500_monthly. Зверніть увагу, як агрегування даних дало таблицю з чотирма стовпцями: ціна відкриття, мінімальна, максимальна та ціна закриття sp500 для кожного місяця.
  • Створіть sp500_returns, застосувавши функцію Return.calculate() до sp500_monthly, використовуючи ціни закриття (четвертий стовпець у sp500_monthly).
  • Використайте plot.zoo() щоб побудувати часовий ряд sp500_returns.
  • Використайте функцію table.CalendarReturns() з PerformanceAnalytics, щоб подати місячні доходності у вигляді таблиці з розбивкою рік-помісячно.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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
Редагувати та запускати код