如何使用 tidyquant（性能分析）来计算投资组合中的投资组合统计数据，该投资组合具有不同时期的资产答案

【问题标题】：How to use tidyquant (performance analytics) to calculate portfolio statistics in a portfolio with varying assets by period如何使用 tidyquant（性能分析）来计算投资组合中的投资组合统计数据，该投资组合具有不同时期的资产
【发布时间】：2021-04-22 00:44:46
【问题描述】：

我知道有很好的资源可以使用 tidyquant for R 中的性能分析来计算股票和投资组合回报。例如，假设我们要确定包含“XOM”（0.5 )、"MA" (0.3) 和 "GOOG" (0.2)，其中 () 表示投资组合中的资产权重。代码就是：

Ra_symbols <- c("XOM", "MA", "GOOG")

wts_map <- tibble(
  symbols = c("XOM", "MA", "GOOG"),
  weights = c(0.5, 0.3, 0.2)
  )

Ra_2010to2020 <- Ra_symbols %>% 
  tq_get(get  = "stock.prices",
         from = "2010-12-31",
         to   = "2015-12-31") %>%
  group_by(symbol) %>%
  tq_transmute(select = adjusted,
               mutate_fun = periodReturn,
               period = "yearly",
               col_rename = "Ra")

Ra_weightedportfolioreturn <- Ra_2010to2020 %>% 
  tq_portfolio(assets_col  = symbol, 
               returns_col = Ra, 
               weights     = wts_map, 
               col_rename  = "Ra_using_wts_map")

但如果投资组合每年包含不同权重的不同资产，我找不到任何资源来帮助编写代码。例如，假设我们有两个数据框：一个带有每年的符号，另一个带有各自的投资组合权重。下面是读取 csv 文件的代码，其中包含符号和权重，以及用于说明数据帧的图像。

symbols2011to2015 <- read_csv("Symboltest_2011to2015.csv")
weights2011to2015 <- read_csv("wtstest_2011to2015.csv")

我认为这将涉及一些 tidyverse 功能，例如“应用”或“地图”，但我不确定。此外，tidyquant 是否可以像我拥有的那样在数据框中使用符号（和权重），或者我是否需要将它们转换为类似于 c("XOM"、"MA"、"GOOG") 的结果的字符值？最终，我想将这个概念扩展到每月的周期，但是一旦我弄清楚了多年，过程应该是相似的。

任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

如果替代包也可以接受，那么这可能会有所帮助：quant.stackexchange.com/questions/60505/…
我一直在使用 PMwR 包，我相信它会起作用。但是在获取带有符号/调整后价格的数据框、带有日期的权重以及以正确格式重新平衡的日期时遇到了麻烦。从您的文档“计算回报”中可以看出，数据必须是动物园时间序列。那是对的吗？目前，我的交易品种列表和调整后的价格采用广泛的数据框格式，这不断给我带来错误。另外，您提到的“回报”函数是否有任何使用投资组合权重和重新平衡的示例。何时？

标签： r portfolio performanceanalytics tidyquant

【解决方案1】：

（这是对评论的跟进。）

the PMwR manual 中有文档。

returns 的输入不必是zoo 系列：只要价格按列排列，矩阵或数据框也可以使用。但是，使用zoo 非常方便。举个例子：

library("zoo")
library("tidyquant")

P <- tq_get(c("XOM", "MA", "GOOG"),
            get  = "stock.prices",
            from = "2010-12-31",
            to   = "2015-12-31")

P <- do.call(merge, by(P, P$symbol, function(x) zoo(x$adjusted, x$date)))
##                GOOG       MA      XOM
## 2010-12-31 295.8760 21.09419 50.33540
## 2011-01-03 301.0466 20.78734 51.31982
## 2011-01-04 299.9358 21.05560 51.56077
## 2011-01-05 303.3978 21.67588 51.42308
## 2011-01-06 305.6045 21.76818 51.75351
## 2011-01-07 307.0690 21.76536 52.03575

现在假设您有一个矩阵 Wof 权重

W <- rbind(c(1/3, 1/3, 1/3),
           c(0.6, 0.2, 0.2),
           c(1/3, 1/3, 1/3),
           c(0.6, 0.2, 0.2),
           c(1/3, 1/3, 1/3))

以及重新平衡的日期：

when <- as.Date(c("2010-12-31", "2011-12-30", "2012-12-31",
                  "2013-12-31", "2014-12-31"))

when 中的每个元素对应W 中的一行。现在我们可以计算投资组合收益了。

library("PMwR")
R <- returns(P, rebalance.when = when, weights = W)
##  2011-01-03   2011-01-04   2011-01-05   2011-01-06  ....
## 0.007495421  0.004549025  0.012637607  0.005984054  ....

## ## If 'P' had not been a zoo matrix:
## returns(coredata(P), t = index(P), rebalance.when = when, weights = W)
## ## would work as well

returns 期望输入一个价格序列。基于R，我们可以轻松创建这样一个系列。

tmp <- cumprod(1 + returns(P, rebalance.when = when, weights = W, pad = 0))

这个系列我们可以转化为持有期收益。

returns(tmp, period = "month")
##       Jan Feb  Mar  Apr  May  Jun  Jul  Aug  Sep  Oct  Nov  Dec  YTD
## 2011  5.7 3.5 -0.4  2.7 -0.9 -0.1  4.5 -1.7 -3.5 10.4  4.8  3.4 31.4
## 2012 -7.3 8.4  2.2 -1.7 -6.3  3.0  5.7  4.2  8.4 -5.4  2.3  0.5 13.2
## 2013  5.5 2.1  1.4  1.7  3.8  0.6  3.6 -3.8  4.7  9.7  4.6  7.9 49.7
## 2014 -0.4 3.3 -5.7 -2.6  4.3  1.0 -0.6  0.6 -0.9  1.0 -2.1 -1.6 -4.0
## 2015 -2.8 5.5 -3.3  1.8 -0.1 -1.0  6.8 -3.4 -1.8 13.0  1.3  0.7 16.6

returns(tmp, period = "year")
## 2011 2012 2013 2014 2015 
## 31.4 13.2 49.7 -4.0 16.6

【讨论】：

这一切都很有道理，我已经让它工作得很好！谢谢！最后一个问题，我想。重新平衡时是否可以处理投资组合中的不同资产？考虑一下我在原始帖子中包含的图像，其中符号和权重从一个重新平衡期到下一个重新平衡期有所不同。这种情况可以用“returns”功能处理吗？我一直在尝试各种简单的例子，但似乎无法让它发挥作用。如果是这样，“何时”矩阵是否类似于符号 2011 至 2015，“权重”是否类似于 weights2011 至 2015？那么“P”矩阵是否需要一个矩阵呢？
该函数不能直接与您显示的数据结构一起使用。 P 需要包含所有价格，weights 需要有与P 一样多的列，但当然有些权重可以为零。如果您不想合并数据，则需要围绕returns 进行循环。
Enrico，一个相关但不同的问题。我正在考虑您的 PMwR 包“重新平衡”中的功能，用于计算要重新平衡投资组合的确切交易。我认为这个功能正是我正在寻找的。但我很好奇如果现有投资组合的组件数量（即符号数量）与目标投资组合不匹配，它是否会起作用？例如，如果我在现有投资组合中有 10 个符号（每个符号都有股票数量和价格），并且我想重新平衡到 15 个符号（每个符号都有 % 分配），它会起作用吗？谢谢！
它应该也可以工作，并且使用命名的投资组合向量最容易：price <- c(a = 10, b = 20); current <- c(a = 5); target <- c(a = 0.2, b = 0.8); rebalance(current = current, target = target, price = price, match.names = TRUE)