问题标签 [r-portfolioanalytics]

XTS 被称为“x”，具有七种货币的每日回报。

我已经使用 PerformanceAnalytics 函数 Drawdowns 来计算和绘制累积下降，这很好。但是，我也想要滚动 60 天的回撤，并尝试了 rollapply 和 apply.rolling 但没有运气。

任何人都可以推荐一个解决方案吗？

rollapply(x, width = 60, FUN = Drawdowns)

数组中的错误（ans, c(len.a%/%d2, d.ans), if (!is.null(names(dn.ans)) || : 'dimnames' [1] 的长度不等于数组程度

apply.rolling(x, width = 60, FUN = SharpeRatio)

rbind(calcs, calc) 中的错误：矩阵的列数必须匹配（参见参数 2）

我试图在 5 个约束条件下最大化投资组合回报：

1.- 一定程度的投资组合风险

2.- 与上面相同，但符号相反（我需要风险正好是那个数字）

3.- 权重之和必须为 1

4.-所有权重必须大于或等于cero

5.- 所有权重最多只能为 1

我正在使用 optiSolve 包，因为我没有找到任何其他允许我编写此问题的包（或者至少我了解如何使用它）。

我这里有三个大问题，第一个是生成的权重向量总和大于 1，第二个问题是我不能在二次约束中声明t(w) %*% varcov_matrix %*% w == 0因为它只允许“<=”，最后我不知道如何设置约束以仅获得正面权重

有人知道如何用前面提到的所有约束来解决这个最大化问题，或者告诉我我做错了什么？我真的很感激，因为结果似乎没有考虑到约束。谢谢！

我在 R 中尝试了几个包，但我真的迷失了应该使用哪个包。我只需要大方向的帮助，我可以自己找到确切的代码。

我正在 R 中尝试投资组合优化。我需要计算权重向量，其中向量中的每个权重代表该股票的百分比。

给定权重，我计算总回报、方差和夏普比率（回报和方差的函数）。

可能存在一些限制，例如总权重应等于 1 (100%)，并且可能还有其他一些限制，具体取决于具体情况。

我试图让我的代码变得灵活，以便我可以针对不同的目标进行优化（尽管一次一个）。例如，我可能希望一个模拟中的最小方差或另一个模拟中的最大回报，甚至最大。在其他方面锐化配给。

这在带有求解器包的 excel 中非常简单。一旦我输入了公式，无论我为目标函数选择哪个单元格，它都会根据它计算权重，然后根据这些权重计算其他参数。（例如，如果我基于最小方差进行优化，那么它会计算最小方差的权重，然后根据这些权重计算回报和锐化）。

我想知道如何在 R 中处理它？我在阅读几个 R 包或函数（Lpsolve、Optim、constrOptim、portfoiloAnalytics 等）的文档时迷失了方向，但找不到起点。我的具体问题是

1. 对于这种分析，哪个是正确的 R 包？
2. 我是否需要为每个可能的目标定义单独的函数，例如方差、返回和锐化并优化这些函数？这有点棘手，因为夏普取决于方差和回报。所以如果我想优化Sharpe函数，那么我需要将它嵌套在variance和return函数中吗？

我只需要一些关于如何开始的想法，我可以试一试。如果我至少得到正确的包和正确的例子来使用，那就太好了。我在网上搜索了很多，但我真的迷路了。

我正在尝试在 R 中实现“动态”解决方案。首先，我确实为 4 种不同的策略运行了投资组合优化：MV、CVaR、熵池和幼稚。

作为下一步，我想计算一些性能测量值，例如 HHI。

我现在的问题是：我怎样才能简化我的代码？如前所述，我得到了 4 种不同的策略，我检索了 4 个具有相应优化权重的不同数据帧。当然有一个解决方案可以简化这一点。

第一部分即通过

第二部分“comp_HHI”是一个函数，我将相应的权重数据帧交给它。

另一个例子：

使用前面介绍的代码，我计算了各个投资组合（comp_perf --> 函数）的性能，其中包含再平衡频率和用于计算最终财富的起始基金。我想动态实现代码 - 简单地说：最好是单行代码。

如上一行所述，我将动态应用带有 * 符号的代码。换言之，即在不同投资组合类型上具有循环的符号。

我的最后一个问题是关于以下代码：

还有一种方法可以动态实现它吗？

提前谢谢。

我有一个风险回报图和数据框（dfRiskReturn 在下面的 dput 中）。我不想使用雅虎财经下载股票，我已经以另一种方式获得了风险回报数据框。我只想知道现在我有了数据框，如何获得有效前沿。

这是一个旧视频，但它几乎是我想要的。也许我想检查与有效前沿（如果可能的话）的相关性（dput 中的簇列）。只选择彼此不相关的股票或寻找最佳有效边界的东西，我不知道。 https://www.youtube.com/watch?v=zkXIByRwJ-g

我正在阅读 youtube 评论，他们推荐了 fPortfolio 包，但我不知道它是如何工作的。

我还看到最近一个人正在用 python 做这件事，但我想要它在 R 中： https ://www.youtube.com/watch?v=Isutk-wqJfE

输入（dfRiskReturn）：

编辑：

我得到了这个问题的答案，但我不知道最佳点的坐标是什么，或者如何获得它。[它在 0.5 左右具有相关性]： https ://quant.stackexchange.com/questions/15178/calculating-the-efficient-frontier-from-expected-returns-and-sd/41182#41182

我正在尝试学习投资组合优化。但是，我无法克服这个错误。有人可以告诉我解决这个问题的方法吗？

这是我的代码：

#计算我们投资组合中所有股票的回报

#现在，我们股票组合的加权回报

#现在，开始优化投资组合。为了做到这一点，我们现在将开始向我们的投资组合添加约束和#specifications

#初始化我们的投资组合对象

#现在，传递一些约束

#约束 1

#约束 2

#type "box" 询问为每只股票分配多少资金

#现在，为投资组合添加目标

#现在，我们将不得不使用求解器来基本求解这些权重 #注意，您可以使用不同的求解器。在这种情况下，我们将使用“ROI”，

我在代码的最后一部分遇到了问题。它显示了这个错误：

我有一个 xts 文件，其中包含 17 个行业投资组合的月度回报。数据如下所示：

我的目标是使用简单的投资组合选择规则进行回测。我不想持有等权重的投资组合，而是想根据以下天真的规则来分配权重：

• 将权重 2/N 分配给具有高于中值历史回报的每项资产
• 如果低于历史回报中值，则分配权重 0

代替等权向量：

这个权重向量非常适合获得投资组合回报。为此，我使用了此功能：

我坚持将加权函数合并到标准回测脚本（tidyquant、PerformanceAnalytics、quantmod）中。在大多数情况下，只能解决优化问题，而不是简单的幼稚规则。

有人知道如何使用简单的投资组合选择规则进行这样的回测吗？

谢谢你的帮助！

我正在尝试使用optim()R 中的函数来最小化矩阵运算的值。在这种情况下，我试图最小化一组股票的波动性，这些股票的个人回报彼此共变。被最小化的目标函数是calculate_portfolio_variance。

当我手动调用目标函数时，它会按预期返回一个值：

但是，当我使用该optim()函数时，它会返回错误：

我不确定原因，但可能与optim()递归使用allocations变量的方式有关。我能做些什么来解决这个问题？

编辑：FWIW，其他优化策略有效（差分进化，模拟退火），但我更喜欢使用梯度下降，因为它要快得多

我之前发布了一个类似的问题[问题现在已关闭，我将其删除]。从那我开始了解'rusquant'包。我感谢在这里向我介绍包裹“rusquant”的人。我在几次尝试从investing.com 抓取股票数据时尝试了以下代码，但均未成功

现在，getSymbolList 函数起作用了。但是，当我尝试抓取特定股票并遵循https://github.com/arbuzovv/rusquant中的方法时，出现错误。如下：

然后我尝试了 getSymbols.Investing 功能。但我收到以下错误：

请帮帮我。我是编码新手。如果这里发生了什么愚蠢的事情，我深表歉意。提前致谢。

我编写了一个代码来最小化我拥有的总金额，但是我也希望能够为股票分配权重并使它们的份额为整数。

我怎么能那样做？