1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Giới thiệu Phân tích Danh mục đầu tư bằng R
Connected

Bài tập

Danh mục phương sai tối thiểu và tỷ lệ Sharpe tối đa

Trong các bài trước, bạn đã tính biên hiệu quả bằng cách quét một lưới các mức lợi nhuận mục tiêu. Kết quả tính toán biên hiệu quả của bạn gồm hai vector, vpm (vector lợi nhuận kỳ vọng của danh mục) và vpsd (vector độ lệch chuẩn, hay biến động), cùng với một ma trận trọng số gọi là mweights. Bạn sẽ dùng các kết quả này để xác định các danh mục có mức biến động thấp nhất và tỷ lệ Sharpe cao nhất, rồi vẽ biểu đồ phân bổ trọng số của chúng.

Nhắc lại: Tỷ lệ Sharpe được tính bằng cách lấy lợi nhuận vượt trội so với lãi suất phi rủi ro, chia cho độ biến động của danh mục.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tạo weights_minvar, là hàng trong mweights nơi độ lệch chuẩn được tối thiểu hóa (vpsd == min(vpsd)).
  • Tính tỷ lệ Sharpe của lợi nhuận danh mục khi lãi suất phi rủi ro là 0.75%. Gọi biến này là vsr.
  • Tạo weights_max_sr là hàng trong mweights ứng với danh mục có tỷ lệ Sharpe lớn nhất trong vsr. Có thể giải tương tự như hướng dẫn đầu tiên.
  • Tạo biểu đồ cột cho các trọng số lớn hơn 1% trong danh mục weights_minvar, và tạo biểu đồ cột cho các trọng số lớn hơn 1% trong danh mục weights_max_sr.