在没有fPortfolio软件包的情况下构建15只股票的均值-方差前沿

Question

我可以得到每天的回报，但不能得到更多。使用下面的代码。

# create list of stock tickers – replace the tickers here with those you want to use in your portfolio

TickerList <- c("T", "GOOG", "CSCO", "MSFT", "JNPR", "AAPL", "AMZN", "GOOGL", "JNJ", "FB", "V", "HD", "VZ", "MA", "INTC")

# read closing prices from Yahoo keeping only the closing prices

ClosingPricesRead <- NULL
for (Ticker in TickerList)
  ClosingPricesRead <- cbind(ClosingPricesRead,
                             getSymbols.yahoo(Ticker,
                                              from="2016-12-31",
                                              to="2019-12-31",
                                              verbose=FALSE,
                                              auto.assign=FALSE)[,4]) # [,6] = keep the adjusted prices

# keep only the dates that have closing prices for all tickers

ClosingPrices <- ClosingPricesRead[apply(ClosingPricesRead,1,function(x) all(!is.na(x))),]

# convert prices to daily returns

returns <- as.timeSeries((tail(ClosingPrices,-1) / as.numeric(head(ClosingPrices,-1)))-1)

构建均值-方差边界。

我一直在努力做到这一点，因为我不能使用fPortafolio包。此外，我还需要帮助才能获得资本市场专线(考虑从美联储获得免费的风险资产)。

Answer 1

接下来你需要找出波动率，平均收益率和相关性。这并不像听起来那么微不足道，因为没有正确的答案来选择正确的时间框架。您还需要确保您的回报计算是正确的。也就是说，总回报或价格回报。

在此之后，您需要找到一个优化器，该优化器可用于构建每个风险水平的最优投资组合。要做到这一点，最有效的方法是从效率边界上的最高风险和最高回报率开始。然后，在你向下工作的过程中，用之前的投资组合来播种算法。如果你最不稳定的股票没有最高的回报，你将不得不处理这个额外的复杂问题。

在此之后是寻找资本分配线。第一个问题是决定使用哪种资产。进行此选择的最佳方法可能是与您为vol和return计算选择的时间范围保持一致。首先，你有无风险资产的预期收益，你需要找到最优的市场投资组合。这应该是相对简单的。

Answer 2

这个视频帮了我大忙，真的很容易关注https://www.youtube.com/watch?v=6Pi0fjARtUI