如何使用 PerformanceAnalytics 计算具有 NA 的等权重投资组合回报？

Posted 2023-03-25

【中文标题】如何使用 PerformanceAnalytics 计算具有 NA 的等权重投资组合回报？

【英文标题】：How do I calculate equal weighted portfolio returns with NA using PerformanceAnalytics?

【发布时间】：2021-05-23 06:42:04

【问题描述】：

我正在努力计算相等加权的投资组合回报。我目前正在使用 PerformanceAnalytics 包中的 Return.portfolio，但在处理 NA 时遇到了问题。

举一个可重现的例子：

structure(c(5.49295774647889, 4.80640854472629, -0.127388535031836, 
4.71938775510203, 5.75517661388552, NA, NA, NA, 1.46627565982405, 
4.09441233140655, 1.31031876023686, 10.3718442979729, -5.16056338028169, 
0.237614351906856, 1.35119118169966, 2.26775883557192, 5.05941761423306, 
-1.76265063843784, 2.14109258894431, 3.73359337566391, 3.40163825335787, 
7.58912642134959, -2.64397595765676, 2.14109258894431, 3.733593376, 
NA, 7.58912642134959, -2.64397595765676, 2.47850105350444, 3.73359337566391
), .Dim = 5:6, .Dimnames = list(NULL, c("ALVGY", "BAYNGY", "BMWGY", 
"PF.return.wrong", "PF.return.expected", "PF.return.weighted"
)), index = structure(c(1480464000, 1483142400, 1485820800, 1488240000, 
1490918400), tzone = "UTC", tclass = "Date"), class = c("xts", 
"zoo"), ret_type = "discrete", coredata_content = "discreteReturn")

                ALVGY   BAYNGY      BMWGY PF.return.wrong PF.return.expected PF.return.weighted
2016-11-30  5.4929577       NA  1.3103188        2.267759           3.401638                 NA
2016-12-31  4.8064085       NA 10.3718443        5.059418           7.589126           7.589126
2017-01-31 -0.1273885       NA -5.1605634       -1.762651          -2.643976          -2.643976
2017-02-28  4.7193878 1.466276  0.2376144        2.141093           2.141093           2.478501
2017-03-31  5.7551766 4.094412  1.3511912        3.733593           3.733593           3.733593

当我运行Example$PF.return <- Return.portfolio(Example[,1:3], geometric = F) 时，我收到一条警告，读数为In Return.portfolio(Example, geometric = F) : NA's detected: filling NA's with zeros，实际上生成的PF.return.wrong 在计算中包含了作为零的NA。

我确实希望在PF.return.expected 中获得结果。

我想要做的是从投资组合回报计算中排除 NA。但是我做不到。

作为一种潜在的解决方法，我考虑过将return.portfolio 与下面的加权矩阵 Example.wt 结合使用：

structure(c(0.5, 0.5, 0.5, 0.333333333333333, 0.333333333333333, 
0, 0, 0, 0.333333333333333, 0.333333333333333, 0.5, 0.5, 0.5, 
0.333333333333333, 0.333333333333333), .Dim = c(5L, 3L), .Dimnames = list(
    NULL, c("ALVGY", "BAYNGY", "BMWGY")), index = structure(c(1480464000, 
1483142400, 1485820800, 1488240000, 1490918400), tzone = "UTC", tclass = "Date"), class = c("xts", 
"zoo"))

               ALVGY    BAYNGY     BMWGY
2016-11-30 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2016-12-31 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2017-01-31 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2017-02-28 0.3333333 0.3333333 0.3333333
2017-03-31 0.3333333 0.3333333 0.3333333

运行Example$PF.return.weighted <- Return.portfolio(Example[,1:3], geometric = F, weights = Example.wt)遇到三个问题：

由于某种原因，PF.return.weighted 的第一行返回 NA 第四行的值不等于 PF.return.expected 我不明白为什么 Example.wt 是手动构建的，因为我无法计算它。

您知道为什么 PF.return.weighted 存在 NA 以及为什么第四行的值与预期值不同吗？

至于权重矩阵的计算，你知道我是如何从Example自动计算出来的吗？我想过使用rowSums和!is.na()的某种组合，但没有设法建造它。

很抱歉这篇长篇文章，但我真的被困在这里，如果有任何帮助/提示，​​我将不胜感激！非常感谢！

【问题讨论】：

如果替代包也可以接受，那么PMwR::returns 可能会帮助quant.stackexchange.com/questions/60505/…

【参考方案1】：

我认为您遇到了这个问题，因为在重新平衡之前需要知道权重，即如果您从权重索引中减去一天，您可以获得有意义的值：

library(xts)
library(PerformanceAnalytics)

Example.wt2 <- Example.wt
index(Example.wt2) <- index(Example.wt) - 1 # subtract one day from the index

test <- PerformanceAnalytics::Return.portfolio(Example,
                                               weights = Example.wt,
                                               rebalance_on = "months")

test2 <- PerformanceAnalytics::Return.portfolio(Example,
                                                weights = Example.wt2,
                                                rebalance_on = "months")

res <- merge.xts(test, test2)
names(res) <- paste0("portfolio.returns", c(".old", ".new"))
> print(res)
           portfolio.returns.old portfolio.returns.new
2016-11-30                    NA              3.401638
2016-12-31              7.589126              7.589126
2017-01-31             -2.643976             -2.643976
2017-02-28              2.478501              2.141093
2017-03-31              3.733593              3.733593

编辑：您可以使用这样的函数式方法获得权重：

####
fCalcWeights <- function(x)
  y <- 1/sum(!is.na(x))
  x[!is.na(x)] <- y
  x[is.na(x)] <- 0
  x


Example.wt3 <- t(apply(Example[, c(1:3)], 1, fCalcWeights))
Example.wt3 <- xts(Example.wt3, order.by = index(Example)-1)

> Example.wt3
               ALVGY    BAYNGY     BMWGY
2016-11-29 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2016-12-30 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2017-01-30 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2017-02-27 0.3333333 0.3333333 0.3333333
2017-03-30 0.3333333 0.3333333 0.3333333
> 
> all.equal(Example.wt2, Example.wt3)
[1] TRUE

【讨论】：

感谢您采用这种方法！它起作用并修复了第一点和第二点。但是， Example.wt 是手动构建的。您是否知道如何获取包含权重的 xts 对象，即 1 除以该行的非 NA 数，否则为零？我仍然没有让这个工作......

我也只是通过转换 xts 来修复它。对象返回数据框并使用rowSums 和!is.na 如下：Example.wt <- as.data.frame(Example) 和Example.wt <- ifelse(!is.na(Example.wt),1/rowSums(!is.na(Example.wt)),0)