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강의

R로 배우는 중급 포트폴리오 분석

중급기술 수준

업데이트됨 2020. 6.

R 금융 역량을 강화해 백테스트, 분석, 포트폴리오 최적화를 수행하세요.

무료로 강의 시작

RApplied Finance

5시간

12 동영상

42 연습 문제

3,250 XP

12,630

성취 증명서

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강의 설명

이 강의는 'Introduction to Portfolio Analysis in R'에서 다룬 기초 개념을 바탕으로, 포트폴리오 최적화 과정의 고급 개념을 탐구합니다. 애널리스트나 포트폴리오 매니저가 정보에 기반한 결정을 내리려면 포트폴리오 최적화 문제의 모든 측면을 이해하는 것이 중요합니다. 이 강의에서는 현대 포트폴리오 이론의 원칙을 정량적으로 적용해 포트폴리오를 정의하고, 제약과 목표를 설정하며, 문제를 해결하고, 결과를 분석하는 방법을 배웁니다. 본 강의는 R 패키지인 PortfolioAnalytics를 사용해, 실제 문제를 반영한 복잡한 제약과 목표를 갖는 포트폴리오 최적화 문제를 해결합니다.

선수 조건

Introduction to Portfolio Analysis in R

1

Introduction and Portfolio Theory

This chapter will give you a brief review of Modern Portfolio Theory and introduce you to the PortfolioAnalytics package by solving a couple portfolio optimization problems.

Welcome to the course!

Load the PortfolioAnalytics package

Solve a simple portfolio optimization problem

Visualize results

Modern Portfolio Theory objective

Defining risk

Challenges of portfolio optimization

Quadratic utility

Maximize quadratic utility function

Introduction to PortfolioAnalytics

Key design goals

2

Portfolio Optimization Workflow

The focus of this chapter is a detailed overview of the recommended workflow for solving portfolio optimization problems with PortfolioAnalytics. You will learn how to create a portfolio specification, add constraints, objectives, run the optimization, and analyze the results of the optimization output.

Portfolio specification, constraints, and objectives

Create a portfolio specification

Add constraints

Add objectives

Running optimizations

Single-Period optimization

Optimization with periodic rebalancing

Global solvers

Analyzing optimization results

Objective measure values

Optimal weights

3

Objective Functions and Moment Estimation

In this chapter, you will learn about estimating moments, characteristics of the distribution of asset returns, as well as custom objective functions.

Introduction to moments

Sample moment estimates

Advanced moment estimates

Method for estimating moments

Custom moment functions

Define a custom moment function

Optimization with custom moment function

Objective functions

Custom objective function

Optimization with custom objective function

4

Application

In the final chapter of the course, you will solve a portfolio optimization problem that mimics a real world real world example of constructing a portfolio of hedge fund strategy with different style definitions.

Application

Compute benchmark returns

Define the portfolio optimization problem

Optimization backtest

Backtest with periodic rebalancing

Refine constraints and objectives

Do improved estimates lead to improved performance?

Analyze results and compare to benchmark

Congratulations!

R로 배우는 중급 포트폴리오 분석

강의
완료

수료증 획득

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