单期优化
用于运行优化的函数有两个：optimize.portfolio() 和 optimize.portfolio.rebalancing()。本练习聚焦于单期优化，下一题将使用 optimize.portfolio.rebalancing() 进行按周期再平衡的优化。optimize.portfolio() 支持单期优化。关键参数包括：R（资产收益率）、portfolio（投资组合规范对象），以及 optimize_method（指定求解该问题所用的优化方法）。在很多情况下，指定 trace = TRUE 会很有用，它可以为优化的每次迭代/尝试保存更多信息。
支持的优化方法包括：
DEoptim：差分进化random：随机投资组合GenSA：广义模拟退火pso：粒子群优化ROI：R Optimization Infrastructure，用于线性与二次规划求解器
应根据您要解决的问题类型选择优化方法。例如，可表述为二次规划的问题应使用二次规划求解器；而非凸问题应使用全局求解器，如 DEoptim。
在本练习中，我们将定义一个投资组合优化问题：在满足全部资金投资且仅做多约束下，最大化平均收益并最小化投资组合标准差，同时加入标准差风险预算目标，其中最小风险占比为 5%，最大风险占比为 10%。风险预算目标需要全局求解器，因此我们将使用随机投资组合来求解。随机投资组合集合 rp 已按 500 次排列生成，用于本练习。
本练习是课程的一部分
R 中级投资组合分析
练习说明
投资组合规范已创建，名称为 port_spec。工作区中还提供了收益率数据 asset_returns。
- 使用
"random"作为优化方法，运行一次将trace设为TRUE的单期优化。将优化结果赋给名为opt的变量。 - 打印优化结果。
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 a single period optimization using random portfolios as the optimization method
opt <- optimize.portfolio(R = ___, portfolio = ___, optimize_method = ___, rp = rp, trace = TRUE)
# Print the output of the single-period optimization