使用自定义矩函数进行优化
现在我们希望使用自定义矩函数来运行优化。请回忆，投资组合的矩是在评估 optimize.portfolio() 中的矩函数时设定的。我们通过将自定义矩函数的名称传入 optimize.portfolio() 的 momentFUN 参数来使用它。请注意，借助 PortfolioAnalytics，您可以轻松用不同的矩估计方法运行优化，从而评估不同的矩估计技术，并通过分析优化结果来改进这些估计。
本练习是课程的一部分
R 中级投资组合分析
练习说明
一个投资组合规范对象 port_spec 和一个自定义矩函数 moments_robust() 已经为本练习准备好可供使用。
- 使用自定义矩估计运行优化。将结果赋给名为
opt_custom的变量。 - 打印
opt_custom的输出。 - 使用样本矩估计运行优化。将结果赋给名为
opt_sample的变量。 - 打印
opt_sample的输出。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Run the optimization with custom moment estimates
opt_custom <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = "random", rp = rp, momentFUN = ___)
# Print the results of the optimization with custom moment estimates
# Run the optimization with sample moment estimates
opt_sample <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = "random", rp = rp)
# Print the results of the optimization with sample moment estimates