Ước lượng tốt hơn có dẫn đến hiệu suất tốt hơn không?
Giả sử rằng dùng ước lượng vững (robust) cho ma trận phương sai–hiệp phương sai sẽ vượt trội so với ma trận phương sai–hiệp phương sai mẫu. Về lý thuyết, ước lượng tốt hơn sẽ cho kết quả tốt hơn. Chúng ta sẽ dùng hàm moments_robust() đã được định nghĩa ở chương 3 và đặc tả danh mục từ bài tập trước.
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 sử dụng hàm
moments_robust()để ước lượng các moment. Bài kiểm thử ngược của tối ưu hóa sẽ dùng lại các tham số trước đó: cân bằng lại theo quý, với giai đoạn huấn luyện và cửa sổ cuộn sử dụng 5 năm dữ liệu. Gán kết quả vào biếnopt_rebal_rb_robust. - Vẽ biểu đồ trọng số.
- Vẽ biểu đồ tỷ lệ đóng góp thành phần vào rủi ro.
- Tính lợi nhuận danh mục bằng
Return.portfolio(). Gán lợi nhuận vào biếnreturns_rb_robust.
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_rb_robust <- optimize.portfolio.rebalancing(R = ___,
momentFUN = ___,
portfolio = ___,
optimize_method = "random", rp = rp,
trace = TRUE,
rebalance_on = ___,
training_period = ___,
rolling_window = ___)
# Chart the weights
# Chart the percentage contribution to risk
chart.RiskBudget(___, match.col = "StdDev", risk.type = ___)
# Compute the portfolio returns
returns_rb_robust <- Return.portfolio(R = ___, weights = ___)
colnames(returns_rb_robust) <- "rb_robust"