Backtest với cân bằng lại định kỳ
Bây giờ chúng ta sẽ chạy backtest sử dụng cấu hình danh mục đã tạo ở bài trước, với cân bằng lại hàng quý để đánh giá hiệu suất ngoài mẫu. Các tham số backtest khác cần đặt là giai đoạn huấn luyện và cửa sổ cuộn. Giai đoạn huấn luyện xác định số điểm dữ liệu dùng cho lần tối ưu hóa ban đầu. Cửa sổ cuộn xác định số kỳ được dùng trong cửa sổ. Bài toán này có thể giải bằng bộ giải quy hoạch bậc hai nên chúng ta sẽ dùng "ROI" làm phương pháp tối ưu hóa.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích danh mục đầu tư nâng cao với R
Hướng dẫn bài tập
- Chạy tối ưu hóa với cân bằng lại hàng quý. Đặt giai đoạn huấn luyện và cửa sổ cuộn để dùng dữ liệu 5 năm. Gán kết quả vào biến
opt_rebal_base. - In kết quả tối ưu hóa.
- Vẽ biểu đồ tỷ trọng.
- Tính lợi nhuận danh mục bằng
Return.portfolio. Gán lợi nhuận vào biếnreturns_base.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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"