R 언어와 마크비츠 자산 조합 이론 학습 노트(fportfolio 패키지로 실현)
library(fPortfolio)#
mvspec<-portfolioSpec()
setRiskFreeRate(mvspec)<-0
setSolver(mvspec)<-"solveRshortExact"
print(mvspec)
data<-100*LPP2005
Data<-portfolioData(100*LPP2005.RET,mvspec)#100*LPP2005.RET
print(Data)
constrains<-"Short"
portfolioConstraints(data,mvspec,constrains)#
globminportfolio<-minvariancePortfolio(Data,mvspec,constrains)
print(globminportfolio)
#
m1vspec<-portfolioSpec()
data1<-100*LPP2005.RET
Data1<-portfolioData(100*LPP2005.RET,m1vspec)
n<-ncol(data1)
setWeights(m1vspec)<-rep(1/n,n)
m1vPortfolio<-feasiblePortfolio(Data1,m1vspec,constraints="LongOnly")
print(m1vPortfolio)
# ，
mvspec1<-portfolioSpec()
setRiskFreeRate(mvspec1)<-0.05
targetReturn<-getTargetReturn(m1vPortfolio@portfolio)["mean"]
setTargetReturn(mvspec1)<-targetReturn
efficientportfolio<-efficientPortfolio(Data,spec=mvspec1)
weightsPie(efficientportfolio)
efficientportfolio
#
data2<-100*LPP2005.RET
lppspec<-portfolioSpec()
setRiskFreeRate(lppspec)<-0.005
frontier<-portfolioFrontier(data2,lppspec)
#plot(frontier)
tailoredFrontierPlot(frontier)
frontierPlot(frontier)
cmlPoints(frontier,col=2)
frontier
weightsPlot(frontier)이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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