R/optimize.portfolio {PortfolioAnalytics}仅给出NA权重

Question

我有一个问题，想不出一个合理的答案。我希望有人能帮助我！首先要感谢大家！

我正在做一个投资组合优化，用滚动窗口的方法最大化夏普比率。然后，我将把投资组合权重写在一个新的矩阵中。

有了几个数据集，一切都运行得很好。尽管有另外两个数据集，但出现了一个问题:两行或三行仅获得NA权重。

数据应该不会有问题，因为只有很少的NAs。此外，投资组合估计的一行回报不会有问题，因为在滚动窗口方法中，每行回报都会被多次使用。您可能知道为什么特定的一行可能会被Nas填充？

非常感谢，并致以最良好的问候，

塞巴斯蒂安

# Kenneth French Dates
DateKFStart <- '1963-07' #'1969-07'
DateKFEnd   <- '2004-11' #'2017-06'

R.FF3=R.FF3[paste(DateKFStart, DateKFEnd, sep='/'),]
R.FF5=R.FF5[paste(DateKFStart, DateKFEnd, sep='/'),]
R.KFInd10=R.KFInd10[paste(DateKFStart, DateKFEnd, sep='/'),]
R.KFInd49=R.KFInd49[paste(DateKFStart, DateKFEnd, sep='/'),]
R.KFSibo=R.KFSibo[paste(DateKFStart, DateKFEnd, sep='/'),]

#--------------------#
#### Optimization ####
#--------------------#

#------------------------------#
assets=R.KFInd10               # R.FF3
is.estimation.window='Rolling' # 'Expanding'
M=60                           # Estimation Window Length


# Construct initial portfolio

assetnames=colnames(assets)
returns=assets

w.sharpe=returns*0
r.sharpe.NC=w.sharpe[,1]
colnames(r.sharpe.NC)='r.sharpe.NC'


sharpe.portf <- portfolio.spec(assets = assetnames)

sharpe.portf <- add.constraint(sharpe.portf, type= 'full_investment')
sharpe.portf <- add.constraint(sharpe.portf, type= 'long_only')

sharpe.portf <- add.objective(sharpe.portf, type='risk',   name='StdDev')
sharpe.portf <- add.objective(sharpe.portf, type='return', name='mean'  )

sharpe.portf

  for (n in (M+1):nrow(returns))
  {
  max_sharpe_opt <- optimize.portfolio(R=returns[(n-M):(n-1),],portfolio=sharpe.portf, 
                                       optimize_method='ROI',maxSR=TRUE, message=TRUE,trace=TRUE)
  w.sharpe[n,]=max_sharpe_opt$weights
  }

r.sharpe.NC[,1]=rowSums(returns*w.sharpe)

正如已经说过的，我不知道一个单一的解释。整个代码适用于多个数据集。对于只有2两个数据集，两行权重是NA，其余的工作都很好。所以数据不应该有问题？

Answer 1

我遇到了同样的问题，我认为这是因为它有时找不到解决方案……尝试“随机”的方法，它将花费更多的时间，但你会得到一些正常的东西…或者尝试使用其他优化方法。

如果你发现你的问题，请给我你的解决方案。

max_sharpe_opt <- optimize.portfolio(R=returns[(n-M):(n-1),],portfolio=sharpe.portf, 
                                       optimize_method='random',maxSR=TRUE, message=TRUE)

或

max_sharpe_opt <- optimize.portfolio(R=returns[(n-M):(n-1),],portfolio=sharpe.portf, 
                                       optimize_method='GenSA',maxSR=TRUE, message=TRUE)