Риск для портфеля Backtest - PullRequest
       40

Риск для портфеля Backtest

0 голосов
/ 07 апреля 2019

Я пытаюсь рассчитать показатели для моего портфеля бэк-теста.Я использую пакет R PerformanceAnalytics, и я хочу применять / использовать его функцию VaR каждый год, когда я фактически перебалансировал свой портфель.Кажется, это не работает, хотя я почти уверен, что для этого должно быть простое решение, поскольку у меня есть таблица со всеми необходимыми логарифмическими возвратами и таблица со всеми весами портфеля / год.

Мне нужен VaR / год после шага optimize.portfolio.rebalancing.

port_ret <- portfolio.spec(assets=funds)
port_ret <- add.constraint(portfolio=port_ret, type="full_investment")
port_ret <- add.constraint(portfolio=port_ret, type="long_only")
port_ret <- add.constraint(portfolio=port_ret, type="box", min=0.0, max=0.2)
port_ret <- add.objective(portfolio=port_ret, type="quadratic_utility", risk_aversion=(4.044918))
port_ret <- add.objective(portfolio=port_ret, type="risk", name="StdDev")
port_ret <- add.objective(portfolio=port_ret, type="return", name="mean")

opt_rent<- optimize.portfolio(R=R, portfolio=port_ret, optimize_method="ROI", trace=TRUE)

plot(opt_rent, risk.col="StdDev", return.col="mean", main="Quadratic Utility Optimization", chart.assets=TRUE, xlim=c(0, 0.03), ylim=c(0, 0.002085))

extractStats(opt_rent) 
bt_port_rent <- optimize.portfolio.rebalancing(R=R, portfolio= port_ret, optimize_method="ROI", rebalance_on="years", trace=TRUE, training_period= NULL)
chart.Weights(bt_port_rent,  ylim=c(0, 1))
extractStats(bt_port_rent)
weights_rent <- round(extractWeights(bt_port_rent),3)
VaR(R, weights= weights_rent, portfolio_method="component",method="historical")

Текущий расчет VaR дает мне ошибку (R - ежедневная доходность используемых индексов, иweights_rent - веса для перебалансировки, см. ниже).Важно добавить, что weights_rent - это ежегодные данные, где R - ежедневные данные:

requires numeric/complex matrix/vector arguments

Я предполагаю, что это потому, что для расчета VaR требуется вектор весов, а не таблица с 20 строками, предоставляющими разные веса,см. таблицу весов ниже:

> weights_rent
             SPX   RUA  FTSE   DAX NKY MSCI EM  GOLD ASIA50   SSE  BBAG   REX  GSCI
1998-12-31 0.200 0.200 0.198 0.002   0   0.000 0.000  0.000 0.000 0.200 0.200 0.000
1999-12-31 0.200 0.159 0.000 0.188   0   0.000 0.000  0.200 0.076 0.177 0.000 0.000
2000-12-29 0.179 0.000 0.000 0.150   0   0.000 0.000  0.071 0.200 0.200 0.000 0.200
2001-12-31 0.147 0.000 0.000 0.045   0   0.000 0.077  0.122 0.200 0.200 0.200 0.010
2002-12-31 0.013 0.000 0.000 0.000   0   0.000 0.200  0.106 0.109 0.200 0.200 0.172
2003-12-31 0.000 0.053 0.000 0.000   0   0.000 0.200  0.137 0.071 0.200 0.200 0.140
2004-12-31 0.000 0.080 0.000 0.000   0   0.000 0.200  0.161 0.000 0.200 0.200 0.160
2005-12-30 0.000 0.070 0.000 0.000   0   0.000 0.200  0.193 0.000 0.200 0.145 0.191
2006-12-29 0.000 0.097 0.000 0.000   0   0.015 0.200  0.196 0.193 0.200 0.000 0.098
2007-12-31 0.000 0.008 0.000 0.017   0   0.130 0.200  0.125 0.200 0.200 0.000 0.120
2008-12-31 0.000 0.055 0.000 0.025   0   0.000 0.200  0.129 0.130 0.200 0.200 0.061
2009-12-31 0.000 0.051 0.000 0.010   0   0.007 0.200  0.145 0.162 0.200 0.200 0.024
2010-12-31 0.000 0.064 0.000 0.015   0   0.012 0.200  0.158 0.129 0.200 0.200 0.023
2011-12-30 0.000 0.098 0.000 0.000   0   0.000 0.200  0.149 0.119 0.200 0.200 0.035
2012-12-31 0.000 0.099 0.000 0.014   0   0.000 0.200  0.161 0.109 0.200 0.200 0.018
2013-12-31 0.000 0.134 0.000 0.025   0   0.000 0.200  0.146 0.095 0.200 0.200 0.000
2014-12-31 0.000 0.138 0.000 0.016   0   0.000 0.200  0.117 0.130 0.200 0.200 0.000
2015-12-31 0.000 0.129 0.000 0.041   0   0.000 0.200  0.102 0.127 0.200 0.200 0.000
2016-12-30 0.000 0.148 0.000 0.036   0   0.000 0.200  0.119 0.098 0.200 0.200 0.000
2017-12-29 0.000 0.151 0.000 0.018   0   0.000 0.200  0.146 0.085 0.200 0.200 0.000
2018-12-31 0.000 0.179 0.000 0.004   0   0.000 0.200  0.150 0.066 0.200 0.200 0.000

Я был бы очень признателен за помощь.Заранее спасибо.

Редактировать данные теста:

#fake data
data(edhec)
ticker1 <- c("ConA","CTA","DisE","EM","EQN","EvD", "FIA", "GM", "LSE","MA", "RV", "SS","FF")
colnames(edhec) <- ticker1 
fund.names <- colnames(edhec)      
port_test <- portfolio.spec(assets=fund.names)
port_test <- add.constraint(portfolio=port_test, type="full_investment")
port_test <- add.constraint(portfolio=port_test, type="long_only")
port_test <- add.constraint(portfolio=port_test, type="box", min=0.0, max=0.2)      
port_test <- add.objective(portfolio=port_test, type="quadratic_utility", risk_aversion=(4.044918))
port_test <- add.objective(portfolio=port_test, type="risk", name="StdDev")
port_test <- add.objective(portfolio=port_test, type="return", name="mean")

bt_port_test <- optimize.portfolio.rebalancing(R=edhec, portfolio= port_test,                                                        optimize_method="ROI", rebalance_on="years", trace=TRUE, training_period= NULL)

chart.Weights(bt_port_test,  ylim=c(0, 1))
extractStats(bt_port_test)
weights_test <- round(extractWeights(bt_port_test),3)
weights_test
head(edhec)

#split data per year (result in list)
ret.year <- split(edhec, f="years")

#calculating yearly VaR
VaRs = rollapply(data = edhec, width = 20, FUN = function(x) VaR(x, p = 0.95, weights= weights_test, portfolio_method="component",method = "historical", by.column = TRUE))

Я получаю следующий код ошибки:

 Error in VaR(x, p = 0.95, weights = weights_test, portfolio_method = "component",  : 
  number of items in weights not equal to number of columns in R 

Если попытаться создатьфункция:

ret.year2 <- ret.year[-c(1,2)]
VAR <- function(p, ret.year2, weights.year){
  a <- for(i in 1:ret.year2)
  b <- for(j in 1:weights.year)
  VaR(a,p=0.95,weights= b, portfolio_method="component",method = "historical")
}
resultat <- VAR(p=0.95,ret.year2=ret.year2, weights.year= weights.year)

, которая, к сожалению, не сработала, как ожидалось:

Error in 1:ret.year2 : NA/NaN argument
In addition: Warning message:
In 1:ret.year2 : numerical expression has 11 elements: only the first used

1 Ответ

0 голосов
/ 07 апреля 2019

Исходя из функции документации , похоже, что причиной ошибки может быть та, которую вы упомянули сами: weights аргумент требует vector весов, а не zoo объект или что-то еще. Вы можете попытаться дать VaR функции то, что она хочет - вектор числовых значений.

И, если вы хотите получить 20 VaR значений функций (по одному на каждый год в R), было бы логично подавать VaR один год данных / R за один раз, что в конечном итоге даст вам требуемый 20 значений функции.

Если вы хотите, вы можете автоматизировать процесс и подмножество данных в цикле по годам, по 1 году за раз и передавать их в VaR, а затем либо распечатать результаты, либо сохранить их в некоторой структуре данных.

РЕДАКТИРОВАТЬ : С помощью поддельных данных вы можете анализировать их следующим образом:

library(ROI) 
library(ROI.plugin.quadprog) 
library(ROI.plugin.glpk) 
library(PerformanceAnalytics)
library(PortfolioAnalytics)

# your code here
#split data per year (result in list)
ret.year <- split(edhec, f="years")

# split weights per year
weights.year <- split(weights_test, f="years")

# loop over the list of weights, find corresponding data from edhec and run the analysis
for (i in 1:length(weights.year)){
  weight <- weights.year[[i]]
  year_weight <- as.numeric(format(start(weight), "%Y"))
  weight <- as.vector(weight)

  for (j in 1:length(ret.year)){
    YearlyR <- ret.year[[j]]
    year_R <- as.numeric(format(start(YearlyR), "%Y"))

    if (year_R==year_weight){
      print(paste("BINGO - years match: ", year_R, year_weight, sep=" "))
      result <- VaR(YearlyR, weights= weight, portfolio_method="component",method="historical")
      print(result)
      }
  }
}
...