Портфелі з мінімальною дисперсією та з максимальною дохідністю за Шарпом

У попередніх вправах ви обчислили ефективну межу, використовуючи сітку цільових дохідностей. Результатом розрахунку ефективної межі стали два вектори — vpm (вектор середніх значень портфеля) та vpsd (вектор стандартних відхилень, або волатильностей), а також матриця ваг mweights. Ви використаєте ці результати, щоб визначити портфелі з найменшою волатильністю та з найбільшим коефіцієнтом Шарпа, а потім побудуєте графік розподілу їхніх ваг.

Нагадаємо, коефіцієнт Шарпа знаходять як відношення надлишкової дохідності (понад безризикову ставку) до волатильності портфеля.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до аналізу портфеля в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть weights_minvar — це рядок у mweights, де стандартне відхилення мінімізоване (vpsd == min(vpsd)).
Обчисліть коефіцієнт Шарпа для дохідностей портфеля, коли безризикова ставка дорівнює 0,75%. Назвіть його vsr.
Створіть weights_max_sr як рядок у mweights, що відповідає портфелю з максимальним коефіцієнтом Шарпа в vsr. Це можна розв'язати подібно до першої інструкції.
Побудуйте стовпчикову діаграму ваг, що перевищують 1% у портфелі weights_minvar, і побудуйте стовпчикову діаграму ваг, що перевищують 1% у портфелі weights_max_sr.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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])

Редагувати та запускати код