基于 R 中重新平衡的概率创建股票投资组合答案

【问题标题】：Create stock portfolio based on probabilities with rebalancing in R基于 R 中重新平衡的概率创建股票投资组合
【发布时间】：2020-07-28 08:00:04
【问题描述】：

我在 R 中使用随机森林来获取股票属于某个类别的概率。有了这些概率，我想构建包含数据集第一个日期概率最高的 5 只股票的投资组合，然后每 10 天用当时排名最高的股票重新平衡一次。投资组合应该是等权重的。

这是一些我认为可以代表我的数据的示例数据。

Date <- rep(seq(as.Date("2009/01/01"), by = "day", length.out = 100), 10)
Name <- c(rep("Stock A", 100), rep("Stock B",100), rep("Stock C", 100), rep("Stock D", 100), rep("Stock E",100), rep("Stock F",100), rep("Stock G",100), rep("Stock H",100), rep("Stock I", 100), rep("Stock J", 100))
Return <- rnorm(1000)
Prob <- runif(1000)           

DF <- data.frame(Date, Name, Return, Prob)
DF <- DF %>% arrange(Date, desc(Prob))

> head(DF)
        Date    Name      Return      Prob
1 2009-01-01 Stock F  0.52259644 0.8084277
2 2009-01-01 Stock A  0.57720376 0.7617348
3 2009-01-01 Stock B -0.09864981 0.7256358
4 2009-01-01 Stock E -1.26136381 0.6200346
5 2009-01-01 Stock G -1.37360527 0.5680765
6 2009-01-01 Stock D -0.04794049 0.4793370

因此，投资组合将在前 10 天包含股票 F、A、B、E 和 G，然后将其与百分比最高的股票重新平衡。

我不太擅长编码和 R，并尝试查看如何使用 PortfolioAnalytics、PerformanceAnalytics 和 tidyquant 执行此操作的选项，但我无法找到我了解如何执行此操作的解决方案，如我对使用任何形式的优化都不感兴趣。我需要一个由我计算的百分比确定的简单投资组合，并进行再平衡。

如果有人对我如何做到这一点有任何建议，我将不胜感激。如果这是发布此问题的错误论坛，我很抱歉并将其发布在其他地方。

【问题讨论】：

标签： r finance stock portfolio r-portfolioanalytics

【解决方案1】：

这是一个如何使用PMwR 包执行此操作的示例。（披露：我是包维护者。）

让我从一个示例数据集开始：来自 Kenneth French 网站的 12 个行业系列。请注意，我只使用这些数据以便函数运行。

library("NMOF")
library("PMwR")

P <- French(dest.dir = "~/Downloads/French",
            "12_Industry_Portfolios_daily_CSV.zip",
            price.series = TRUE, na.rm = TRUE)
timestamp <- as.Date(row.names(P))

价格存储在数据框P 中。每列包含一种资产的价格；每一行保存一个日期的价格。

您的主要问题是如何组织您的信号。我将创建随机信号并将它们组织成一个逻辑矩阵。每行包含信号对于一个再平衡日期：如果要包含资产，则为 TRUE，否则为 FALSE。

reb.dates <- timestamp[seq(from = 5, to = length(timestamp), by = 10)]
best.stocks <- t(replicate(length(reb.dates),
                           sample(c(rep(TRUE, 5), rep(FALSE, 7)))))

colnames(best.stocks) <- colnames(P)
head(data.frame(reb.dates, best.stocks))
##    reb.dates NoDur Durbl Manuf Enrgy ....  Hlth Money Other
## 1 1926-07-07  TRUE FALSE  TRUE  TRUE .... FALSE FALSE FALSE
## 2 1926-07-19 FALSE FALSE  TRUE  TRUE .... FALSE  TRUE FALSE
## 3 1926-07-30 FALSE  TRUE  TRUE FALSE .... FALSE FALSE FALSE
## 4 1926-08-11  TRUE  TRUE FALSE FALSE .... FALSE FALSE  TRUE
## 5 1926-08-23 FALSE FALSE  TRUE FALSE ....  TRUE  TRUE FALSE
## 6 1926-09-03 FALSE FALSE  TRUE  TRUE ....  TRUE FALSE FALSE

一旦你有了价格和这样的信号矩阵，实际的回测不需要太多代码。

关键成分是signal 函数。它在每个再平衡日期（即每 10 天）调用一次，并查找并返回目标投资组合。

signal <- function(best.stocks, reb.dates) {
    w <- numeric(ncol(Close()))    
    w[best.stocks[Timestamp(0) == reb.dates]]  <- 1
    w <- w/sum(w)
    w
}

bt <- btest(prices = list(as.matrix(P)),
            timestamp = timestamp,
            signal = signal,
            do.signal = reb.dates,
            initial.cash = 100,
            convert.weights = TRUE,
            best.stocks = best.stocks,
            reb.dates = reb.dates)

## see a performance summary 
summary(as.NAVseries(bt))

## see the trades
journal(bt)

有关使用该软件包的更多详细信息，请参见tutorial。

【讨论】：