如何使用tidyquant (性能分析)来计算资产按期间变化的投资组合中的投资组合统计数据 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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投资组合优化模型

总体目标是从考虑的所有可能的具有定义的目标功能的投资组合中选择资产的投资组合。数据数据是使用tidyquant()包的tq_get()函数收集的。...然后，使用quantmod()包中的periodReturn函数将每日资产价格转换为每日对数收益。接下来，使用rsample()包中的rolling_origin()函数构造6个月的每日收益列表。...我们可以通过解决优化问题，将列表绑定到单个数据框中并使用ggplot2来绘制样本最佳投资组合权重中一个月的滚动-基于前六个月的滚动mus和Sigmas来实现。 ? ? ? ?...3 马科维茨投资组合马科维茨均值-方差投资组合构建如下： ? 我们可以通过调整λ来设置不同的风险参数，并查看收益如何受到影响。这可以通过对具有不同值的数据运行多个优化问题来完成。...较高的值将重点放在等式的右侧，因此不利于投资者的风险更大。 ? ? 我们可以看到下图λ中的值变化如何影响风险和收益。随着λ值的增加，我们承担的风险越小，但我们假设的收益就越少。

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因子建模（附代码）

我们将使用基础R函数进行这些计算，但是首先我们需要一些数据和R的一些库文件：我们从Yahoo Finance使用quantmod或tidyquant的包装器将每日价格数据下载到了quantmod包中。...其中此处的ri是在我们的投资组合中的每一项资产，y是市场收益率或SPY500收益率。使用R为我们资产的每一项计算beta，我们可以将上述代码包装到一个函数中： ?...4 ETF分析和随机抽样的投资组合由于因子建模全部是关于风险和投资组合分析的，所以我们认为比较一些美国交易所交易基金（ETFs）和标普500指数随机选择的资产投资组合的表现会很有趣。...5 夏普比率、CAPM、Fama-French因子分析使用简单的图仍无法为我们提供有关ETF、投资组合或资产的足够信息。夏普比率Sharpe（1966）是更好的度量。...6 Fama和French因子模型最后，我分析了各种ETF的表现。CAPM公式试图通过单因子（整个市场）来解释投资组合的表现。CAPM定义如下： ? 我们可以通过在模型中添加因子来进一步扩展模型。

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打开趋势跟踪CTA的黑箱：国际市场的表现与经验

收益和汇总统计数据是按月和季度计算的。在第一部分中，我们将研究管理期货表现的经验事实，以及该策略与其他资产类别的关系。第二部分将研究管理期货在公开交易的共同基金中的实施情况。...第二部分将探讨管理期货在投资组合中的使用。下表显示了BTOP50的汇总统计数据。统计数据是根据季度总收益数据计算出来的。偏度和峰度的置信区间（95%）显示在括号中。...每个图中的黑色实线显示了整个观察期间的平均相关性。虽然相关性随时间而变化，但可以清楚地看到，趋势跟踪与其他资产的结构相关性较低。与股票的相关性在统计上几乎为零。...在多元化投资组合中，股票通常是最大的风险来源，当股票表现不佳时，人们通常希望用表现良好的资产来对冲这种风险。在过去20多年里，美国国债一直扮演着这一角色，直到2022年，总体上做得不错。...使用管理期货进行资产配置我们将把所有资产放在一个投资组合中，看看管理期货如何影响风险/回报状况，并可能使投资者受益。然而，我们需要提前解决的一个问题是缺乏数据。

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

p=16453 金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益。要执行此分析，我们需要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。...在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...要计算投资的增长，换句话说，计算投资的总收益，我们需要计算该投资的累积收益。要计算累积收益，我们将使用 cumprod（）函数。...有了事后分析的力量，自2009年以来，可以用1美元的投资赚取85美元。但据我们所知，说起来容易做起来难。在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。...计算多只股票的累计收益通常，我们希望看到过去哪种投资产生了最佳效果。为此，我们可以计算累积结果。下面我们比较自2013年以来所有FAANG股票的投资结果。哪项是自2013年以来最好的投资？

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析|附代码数据

p=16453 最近我们被客户要求撰写关于股票市场的研究报告，包括一些图形和统计输出。金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益要执行此分析，我们需要资产的历史数据。...数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...要计算投资的增长，换句话说，计算投资的总收益，我们需要计算该投资的累积收益。要计算累积收益，我们将使用 cumprod（）函数。 ...有了事后分析的力量，自2009年以来，_可以_用1美元的投资赚取85美元。但据我们所知，说起来容易做起来难。在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。...计算多只股票的累计收益通常，我们希望看到过去哪种投资产生了最佳效果。为此，我们可以计算累积结果。下面我们比较自2013年以来所有FAANG股票的投资结果。哪项是自2013年以来最好的投资？

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

p=16453 金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益。要执行此分析，我们需要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。...在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...计算单个股票的每日和每月收益率一旦我们从Yahoo Finance下载了收盘价，下一步便是计算收益。我们将再次使用tidyquant包进行计算。...在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。在这段时期内，很少有投资者能够坚持投资。...计算多只股票的累计收益通常，我们希望看到过去哪种投资产生了最佳效果。为此，我们可以计算累积结果。下面我们比较自2013年以来所有FAANG股票的投资结果。哪项是自2013年以来最好的投资？

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析|附代码数据

p=16453 最近我们被客户要求撰写关于股票市场的研究报告，包括一些图形和统计输出。金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益要执行此分析，我们需要资产的历史数据。...数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...要计算投资的增长，换句话说，计算投资的总收益，我们需要计算该投资的累积收益。要计算累积收益，我们将使用 cumprod（）函数。 ...有了事后分析的力量，自2009年以来，_可以_用1美元的投资赚取85美元。但据我们所知，说起来容易做起来难。在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。...计算多只股票的累计收益通常，我们希望看到过去哪种投资产生了最佳效果。为此，我们可以计算累积结果。下面我们比较自2013年以来所有FAANG股票的投资结果。哪项是自2013年以来最好的投资？

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Man Group最新：动态风险管理在股票投资组合中的应用

图2：指数中股票的集中度在传统的金融理论中，承担更高（不可分散）风险的投资者应该得到更高的预期收益。这一观点在多资产投资中得到了实证的支持。...大量的参数就需要大量的数据来进行可靠的估计，在这种情况下，参数数量的增长速度快于资产数量。这对于构建一个有上千个股票的投资组合确实是一个很大的问题。...该方法产生的分数是对于股票的国家，板块及行业是中性的。然后对于投资组合有一个最低ESG得分的限制。低碳成分: 我们使用 TruCost 的数据来计算每个公司的碳强度。...对于及时性，使用高频数据计算债券股票相关性; 4、Diversification-benefit overlay：利用高频股票数据，我们通过股票相关性来衡量市场的广度。...图11显示了使用Risk Overlay之后的Risk-Aware-Levered投资组合的净风险暴露。关于如何叠加Risk Overlay，下一小节有详细的解释。

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使用 Python 进行财务数据分析实战

最后，计算了每个四个月期间的平均值之间的百分比变化，表示了每个四个月期间的比例增加或减少。需要进一步编写代码才能存储或输出这些计算结果。...然后使用这些移动平均线和调整后的收盘价生成图表，以直观的方式分析随时间变化的股价趋势。...这个比率用于衡量投资相对于无风险资产的表现，并根据投资的风险进行调整。以下是代码执行的步骤：从包含财务数据的投资组合变量中提取“回报”系列。...通过对每日平均收益进行标准化，使用标准差来计算夏普比率，以确定风险调整后的收益。夏普比率的年化值是将其乘以 252 的平方根，代表一年中的典型交易日数。...最大回撤最大回撤是指在一段时间内资产价格从最高点下跌的幅度。通常用来衡量风险和资产价格波动的程度。最大回撤可以帮助投资者评估投资组合的风险水平，以及资产的价格波动性。

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Man AHL：趋势跟踪策略的『速度』

正如1986版壮志凌云（Top Gun）中Maverick所说“I feel the need，the need for speed”，在趋势跟踪策略中，如何快速有效的对市场的极端行情做出反应是所有趋势跟踪策略迫切需要解决的问题...一种系统性思维认为，应该使用自动化交易的方式来布局所有速度的策略，从而增加风险调整后的回报，并在明智地情况下使用杠杆。那么问题来了，我们应该为每个模型分配什么权重呢？...我们可以通过在标准普尔500指数回报率最差的五分位数期间，按速度检查资产类别的表现来进一步研究这种影响，如下面的图2所示：首先，无论速度如何，趋势系统都是从所有资产类别（而不仅仅是股票）的收益中产生其...与传统投资组合的分散化我们证明了不存在完美的趋势速度，低速确实可以带来良好的长期性能，但缺乏高速的诱人的降低风险的特性。然而，据我们所知，很少有投资者单独拥有趋势跟踪策略。...此外，趋势速度越高的策略组合，下行风险的程度越低。结果表明，就像Maverick一样，趋势跟踪的投资者，特别是那些寻求防御性资产的投资者，应该配置更多的快速趋势跟踪策略。

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AQR：构建更稳健的商品期货组合

图1使用了由Levine等人收集的一组非常长的数据（在线AQR数据库中公开），比较了近150年来大宗商品期货投资组合的回报与全球股票和政府债券投资的回报。...具体实现：对于6个板块的26个商品期货，在每月初以整个组合18%的目标波动率确定各品种的持仓权重。其中各品种的波动率使用过去60日的日度收益率计算，相关性使用150日的滚动5日的日度收益率计算。...风险平衡且以风险为目标的投资组合，随着风险水平的变化，需要更频繁地重新平衡头寸，与被动指数相比，它在投资组合中配置了更大的流动性较差的合约。...通过分析每种商品的全球消费状况，投资者可能能够分辨出，哪些商品将因主要商品消费国经济健康状况的变化而受益最大，哪些商品将遭受最大损失。...总结对大宗商品期货进行长线投资，可以通过增加多样化来改善传统资产组合，并有助于在高通胀或通胀上升时期保持实际价值。

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新颖研究 | 长期投资与三角形的可视化邂逅（附代码）

3、可以使用收益三角形来分析两个资产或策略的成对比较，以便以绝对值表示优异性能，或者可以绘制超出性能指标。 4、最大下降和波动三角形允许研究不同子周期的长期投资风险。...French的数据，在分析中，我们将研究因子收益（价值，规模和动量），并假设我们的假想投资者可以获得多头头寸但不能卖空。因此，我们计算因子返回的代理为： ? ?...在下面的代码中，我们将动量因子加入到三个经典的Fama-French因子中，并计算本文中使用的四个不同因子收益序列（市值，价值，规模和动量）。 ?...图8，图9，图1为因子投资的长期表现提供了一些有趣的见解。对角阶梯也是对方向有用标记。例如，在图8中可以看出，只要投资期超过20年，无论开始日期如何，对价值因子投资组合的长期投资都会超过市场投资组合。...收益三角形可用于显示不同持有期间和不同开始和结束日期的策略或资产的性能。此外，收益三角形还可用于执行不同策略或资产的成对比较。为了研究不同投资视野的风险度量，我们引入了最大下降和波动三角形。

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因子投资：最好的时代即将到来！

鉴于这种不确定性适用于大多数因子，我们更倾向于坚持更短期、更中性的因子投资。但是，因子投资理论如何在实践中得到落实呢?...本文的其余部分试图通过讨论因子的选择、如何组合它们以及投资组合的构建来回答这个问题。最后，我们讨论了因子投资领域的下一代发展。选择哪些因子？...这个问题可以通过纳入无形资产，并考虑与每个公司相关的收益和现金流相关指标来解决。价值因子也可以从一些基本的风险管理中受益，比如只比较同一行业内的股票。...组合优化将理论因子转化为现实的投资组合绝非易事。学术因子是多空投资组合，但在实践中，因子投资通常是只做多的投资组合。...例如，要估计知识资本的价值，可以考虑专利数据。除了大数据革命，计算能力也出现了爆炸式增长。这使得投资者能够超越基本的投资组合分类或线性回归，并应用更需要计算的机器学习技术，如随机森林和神经网络。

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区块链ETF软件的核心功能

投资组合回测与优化工具。构建模拟投资组合。实时持仓监控: 实时展示投资组合的成分资产、数量、成本、市值。按资产类别、行业、区块链等维度进行分类展示。监控投资组合与目标指数或模型的偏离度。...投资组合调整与再平衡: 生成调仓建议（根据指数变化、现金流、优化目标）。支持手动或自动执行再平衡操作。管理调仓篮子信息。II....考虑交易费用、滑点等因素对估值的影响。费用计算与分摊: 计算管理费、托管费、审计费等各项费用。按份额或资产净值进行费用分摊。...风险指标计算与监控: 计算投资组合的各类风险指标（如波动率、VaR、跟踪误差）。监控加密资产特有风险（如智能合约风险、交易对手风险、网络安全风险）。设置风险阈值和预警。...投资组合分析报告: 生成持仓明细、行业/资产分布等分析报告。交易分析报告: 分析交易效率、滑点等。定制化报告工具: 允许用户自定义报告内容和格式。支持数据导出（Excel, PDF等）。

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如何玩转 DeFi？让 DeBank 全新的 DeFi 钱包带您潜入 DeFi 海洋！

投资组合投资组合面板基本上是一个 DeFi 观察者钱包，您可以在其中跟踪来自各种 DeFi 产品的 DeFi 投资组合。作为专业的 DeFi 钱包，最重要的是正确快速地计算您的链上投资组合。...当您输入任何以太坊地址（支持 ENS）或选择连接您的 MetaMask 钱包时，DeBank 将从各种 DeFi 产品中检索实时智能合约数据，并向您的投资组合展示详细的统计数据（抵押率、杠杆率、清算价格...4.1 “TOTAL VALUE LOCKED”排名 Total Value Locked（又名 TVL）是通过计算所有 ETH 和其他 ERC-20 代币锁定在相应智能合约中的总价值（USD）来评估...业内有人必须这样做，这就是我们在这里的原因以及 DEX 参考我们的 DEX vol 统计数据进行竞争产品分析的原因。...4.6 “DeFi 市值”排名在市值方面，DeBank 已经整合了大约 27 个 DeFi 项目与平台代币，并提供了“价格”、“交易量（24h）”、“流通量”、“变化（24h）”和“7 天价格变化”的统计数据

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JPM因子投资特刊

在2007年1月至2021年3月期间，以这三种方式纳入因子，并构建一个优化的投资组合来控制相对于市场指数的偏差，其信息比为1.67。...Price Informativeness with Equity Market Factors 价格信息量指的是信息如何以及何时反应在资产价格中。...应用CMA(即资产类别的长期风险和收益预测)来构建投资组合是具有挑战性的本文论证了CMA在使用因子方法构建投资组合方面是有用的。...首先，他们研究基于这两种方法的投资组合的表现。其次，他们研究基于因子暴露和基于beta方法与风险之间的关系。最后，他们解释了投资者如何利用暴露和贝塔值来构建投资组合。...我们构建了一个综合价值模型，使用六种价值比率的趋势(按公司市值计算的账面权益价值、EBITDA与公司市值之比、现金流与价格之比、盈利与价格之比、利润率与价格之比和销售与价格之比)。

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基于XGBoost的『金融时序』 VS 『合成时序』

接下来，计算Durbin-Watson统计数据。主要使用R的tidy数据原理进行编码，因此使用broom包中的tidy功能稍微整理一下DW统计数据的输出。对合成时间序列和真实时间序列都执行此操作。...接下来对每个DurbinWatson检验绘制箱型图统计数据。使用tidyquant包中的tq_mutate函数计算了10天的滚动平均值和标准差。...取而代之的是，将每个时间序列group_by（按class == 0过滤后的6,000个观测值中的每一个，同样当按class == 1过滤时，也是如此），然后将nest（）数据折叠每个资产的每日时间序列到一个...在下面的代码中所做的是随机抽取5个组（使用整个数据集需要很长时间才能计算时间序列特征），然后将tsfeatures包中的所有函数应用于每个时间序列资产数据通过映射每个资产数据并计算时间序列特征来完成。...注意向网格搜索中添加参数会成倍增加计算时间。你向每个参数添加一个值，模型必须搜索与该参数关联的所有可能的组合。

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理财魔方智能投顾的三大AI破局

通过优选基金和多元资产配置，投顾组合比客户直接购买基金的风险更低、收益更高。但是随着市场上的基金投顾组合膨胀至上千个，如何选择投顾组合又成为投资者的难题。...该模式将投资组合分类到多个子账户，通过子账户调整，分配每类资产的仓位比例。例如，在智能全天候账户中，当标普指数出现大幅回调时，用户可以结合AI择时模型建议，降低相关子账户的组合持仓比例，从而控制风险。...例如，在2025年3月美股市场出现剧烈波动期间，理财魔方迅速发出风控信号，降低美股权益资产暴露；而在4月市场企稳后，又及时提示补仓机会，成功规避了期间的市场波动。...这也就要求理财魔方必须使用AI大模型技术，对海量非结构化信息进行分析处理，才能构建起可解释的投研叙事体系。为了契合中国市场的特性，理财魔方投研系统的投资哲学体现为"胜率优先"的理念。...该体系将用户风险等级按C1-C5共五级划分，在此基础上，为了能够更精准地匹配用户的实际风险偏好，该体系通过实时追踪用户交易行为、持仓变化和APP交互数据，动态更新用户风险画像，力求投资建议与用户最新风险承受能力保持一致

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使用蒙特卡罗模拟的投资组合优化

在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。...我们的目标是开发一个蒙特卡罗模拟模型的投资组合优化。参与者将被要求构建和分析由各种资产类别(例如，股票，债券和另类投资)组成的投资组合，以最大化预期回报，同时管理风险。...数据我们从Kaggle的找到乐资产价格数据，使用CSV文件进行分析。也可以使用yfinance在固定的时间内(b/w开始和结束日期)获得实时股票价格。...我们还需要更深入地了解正在使用的股票之间的关系，以及一个股票的变化如何影响另一个股票。这将有助于投资者分散投资组合，从而将风险降至最低。...使我们能够看到资产或公司在最佳表现的投资组合中是如何分配的。使用蒙特卡罗模拟未来的价格预测所提供的代码片段引入了一个名为monte_carlo的函数，该函数使用蒙特卡罗方法来模拟股票的未来价格。

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R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化|附代码数据

证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。那么如何测定组合投资的风险与收益和如何平衡这两项指标进行资产分配是市场投资者迫切需要解决的问题。...根据以上假设，马科维茨确立了证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论，建立了资产优化配置的均值－方差模型（允许放空）：若不允许放空，则为：随着计算机技术的发展，利用现代统计学和编程语言进行数据分析和投资组合优化变得越来越普遍和容易...本论文旨在帮助客户使用R语言实现马科维茨均值-方差模型，并通过可视化方式展示最优投资组合的预期收益率随时间变化的趋势。...该模型的核心思想是通过最大化预期回报与最小化投资风险之间的权衡，构建出在给定风险水平下收益最高的投资组合。具体而言，该模型通过计算不同资产在组合中的权重，以及资产之间的相关性，进而确定最优投资组合。...随机选择5个列，创建时间序列对象X，进行投资组合分析，并绘制预期收益率随时间变化的折线图。

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