动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现

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• 增加最大权重限制

• 增加目标波动率约束

来控制 均值方差最优化的解。

下面，我将查看8个资产的结果：

首先，让我们加载所有历史数据

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# 加载历史数据  
  
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load.packages('quantmod')  
  
# 加载保存的原始数据  
#  
load('raw.Rdata')  
  
  
  
getSymbols.extra(N8.tickers, src = 'yahoo', from = '1970-01-01', env = data, raw.data =   
 for(i in data$symbolnames) data[[i]] = adjustOHLC(data[[i]]

接下来，让我们测试函数

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# 运行测试，每月数据  
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plot(scale.one(data$prices))

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R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化

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01

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04

prices = data$prices  
  
plotransition(res[[1]]['2013::'])

接下来，让我们创建一个基准并设置用于所有测试。

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# 建立基准  
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models = list()   
  
commission = list(cps = 0.01, fixed = 10.0, percentage = 0.0)  
  
data$weight[] = NA  
  
model = brun(data, clean.signal=T,

接下来，让我们获取权重，并使用它们来进行回测

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#  转换为模型结果  
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CLA = list(weight = res[[1]], ret = res[[2]], equity = cumprod(1 + res[[2]]), type = "weight")  
  
obj = list(weights = list(CLA = res[[1]]), period.ends

我们可以复制相同的结果

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#进行复制  
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weight.limit = data.frame(last(pric  
obj = portfoli(data$prices,   
 periodicity = 'months', lookback.len = 12, silent=T,   
 const.ub = weight.limit,urns,1) + colSums(last(hist.returns,3)) +   
 colSums(last(hist.returns,6)) + colSums(last(hist.returns,12)))  22  
 ia  
 },  
 min.risk.fns = list(  
 )

另一个想法是使用Pierre Chretien的平均输入假设

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# 让我们使用Pierre的平均输入假设  
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obj = portfolio(data$prices,   
 periodicity = 'months', lookback.len = 12, si  
 create.ia.fn =  create.(c(1,3,6,12), 0),  
 min.risk.fns = list(  
 TRISK.AVG = target.risk.portfolio(target.r  
 )  
  

最后，我们准备看一下结果

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#进行回测  
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plotb(models, plotX = T, log = 'y', Left

layout(1)  
barplot(sapply(models, turnover, data) 

使用平均输入假设会产生更好的结果。

我想应该注意的主要观点是：避免盲目使用优化。相反，您应该使解决方案更具有稳健性。

本文摘选《R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现》，点击“阅读原文”获取全文完整资料。

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