Есть ли простой способ построить эффективную границу с помощью R?

У меня есть график возврата риска и фрейм данных (dfRiskReturn в выводе ниже). Я не хочу использовать Yahoo Finance для загрузки акций, я уже получил данные о доходности риска другим способом. Все, что я хочу знать, это то, что теперь, когда у меня есть фрейм данных, как мне получить эффективную границу.

Это старое видео, но это в значительной степени то, что я хочу. Возможно, я хотел бы проверить корреляцию (столбец кластера в dput) с эффективной границей (если это возможно). Выбирайте только некоррелированные акции друг с другом или что-то в этом роде, чтобы найти наилучшую эффективную границу, я не знаю. https://thewikihow.com/video_zkXIByRwJ-g

Я читал комментарии на YouTube, и они рекомендовали пакет fPortfolio, но я понятия не имею, как он работает.

Я также вижу, что в последнее время парень делает это с python, но я хочу это в R: https://thewikihow.com/video_Isutk-wqJfE


вывод (dfRiskReturn):

structure(list(Return = c(12, -2, -4.5), Volatility = c(25, 12, 
34), cluster = structure(c(1L, 2L, 2L), .Label = c("1", "2"), class = "factor"), 
    X5 = c("FALSE", "FALSE", "FALSE")), row.names = c("ACWI", 
"TLT", "GLD"), class = "data.frame")

Обновлено:

У меня это работает, как сказано в ответе на вопрос, но я понятия не имею, что такое координаты оптимальной точки или как ее получить. [У него корреляция 0,5 или около того]: https://quant.stackexchange.com/questions/15178/calculating-the-efficient-frontier-from-expected-returns-and-sd/41182#41182

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
2 172
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вот пример. Я использовал данные edhec из PerformanceAnalytics для расчета портфеля тангенций с помощью fPortfolio.

library(fPortfolio)
library(PerformanceAnalytics)

data("edhec")

rets <- edhec

# compute the tangency portfolio
tp <- tangencyPortfolio(as.timeSeries(edhec))

frontier <- portfolioFrontier(as.timeSeries(edhec))
plot(frontier) # select 1 and 3

# get tangency point
> tp@portfolio@portfolio[["targetReturn"]][["mean"]]
[1] 0.004483096
> tp@portfolio@portfolio[["targetRisk"]][["Sigma"]]
[1] 0.006325268

Другие вопросы по теме