问R:计算投资组合的累积回报
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Stack Overflow用户

提问于 2019-03-04 09:11:45

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我使用quantmod-package从雅虎下载了调整后的收盘价，并用它创建了一个由50% AAPL和50% FB-stocks组成的投资组合。

当我绘制我的投资组合的累积绩效时，我得到的绩效(可疑地)很高，因为它超过了100%：

library(ggplot2)
library(quantmod)

cmp <- "AAPL"
getSymbols(Symbols = cmp)
tail(AAPL$AAPL.Adjusted)

cmp <- "FB"
getSymbols(Symbols = cmp)
tail(FB$FB.Adjusted)


df <- data.frame("AAPL" = tail(AAPL$AAPL.Adjusted, 1000),
                 "FB"   = tail(FB$FB.Adjusted, 1000))

for(i in 2:nrow(df)){
  df$AAPL.Adjusted_prc[i] <- df$AAPL.Adjusted[i]/df$AAPL.Adjusted[i-1]-1
  df$FB.Adjusted_prc[i] <- df$FB.Adjusted[i]/df$FB.Adjusted[i-1]-1
}

df <- df[-1,]
df$portfolio   <- (df$AAPL.Adjusted_prc + df$FB.Adjusted_prc)*0.5
df$performance <- cumprod(df$portfolio+1)-1
df$idu <- as.Date(row.names(df))

ggplot(data = df, aes(x = idu, y = performance)) + geom_line()

超过100%的累积性能在我看来是非常不现实的。这让我想到，也许有必要在使用之前调整/缩放从quantmod下载的数据？

yahoo-api

quantitative-finance

finance

quantmod

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2019-03-04 11:22:05

我一直在为这个问题而苦苦挣扎，我有一种感觉，在它的背后有一个数据问题。为了演示这一点，我使用两种方法计算累积回报。结果显示了一些我不能真正解释的差异-因此，你可以先看看这些。

首先，我运行你的代码：

library(quantmod)
library(tidyverse

cmp <- "AAPL"
getSymbols(Symbols = cmp)
tail(AAPL$AAPL.Adjusted)

cmp <- "FB"
getSymbols(Symbols = cmp)
tail(FB$FB.Adjusted)


df <- data.frame("AAPL" = tail(AAPL$AAPL.Adjusted, 1000),
                 "FB"   = tail(FB$FB.Adjusted, 1000))

for(i in 2:nrow(df)){
  df$AAPL.Adjusted_prc[i] <- df$AAPL.Adjusted[i]/df$AAPL.Adjusted[i-1]-1
  df$FB.Adjusted_prc[i] <- df$FB.Adjusted[i]/df$FB.Adjusted[i-1]-1
}

然后，我手动计算累计收益，方法是将当前值除以起始值(即第1行的价格)，然后减1。此外，我还分别对两只股票的收益进行cumsum。

df$aapl_man <- df$AAPL.Adjusted / df$AAPL.Adjusted[1] - 1
df$fb_man <- df$FB.Adjusted / df$FB.Adjusted[1] - 1

df <- df[-1,]
df$portfolio   <- (df$AAPL.Adjusted_prc + df$FB.Adjusted_prc)*0.5
df$performance <- cumprod(df$portfolio+1)-1
df$idu <- as.Date(row.names(df))

df <- mutate_at(df, vars(contains("_prc")), cumsum)

现在，我正在绘制cumsum回报(蓝色)和手动计算的回报(红色)。

df %>%
  ggplot(aes(x = idu)) +
  geom_line(aes(y = AAPL.Adjusted_prc), colour = "blue") +
  geom_line(aes(y = aapl_man), colour = "red") +
  ggtitle("Apple")

df %>%
  ggplot(aes(x = idu)) +
  geom_line(aes(y = FB.Adjusted_prc), colour = "blue") +
  geom_line(aes(y = fb_man), colour = "red") +
  ggtitle("Facebook")