使用循環在一個圖中繪制多個圖形

Question

我需要計算具有不同風險度量的有效邊界，並使用自舉技術來模擬可能的結果。 但是，現在我陷入了困境：我想做的是通過循環（稍后將集成到函數中）生成多個有效邊界，每個邊界與可能的未來結果相關聯，並將其繪制在同一圖形上以這種方式了解隨着模擬的進行它們可能如何變化。 這是我到目前為止編寫的循環：

for (i in 1:B) { 
  idx <- sample(1:N, N, replace = TRUE) 
  new.x <- x[idx, ] 
  µ.b <- apply(X = new.x, 2, FUN = mean) 
  range.b[, i] <- seq(from = min(µ.b), to = max(µ.b), length.out = steps) 
  sigma.b <- apply(X = new.x, 2, FUN = sd) 
  riskCov.b[, i] <- sapply(range.b[, i], function(targetReturn) { 
    w <- MV_QP(new.x, targetReturn, Sigma) 
    sd(c(new.x %*% w)) 
    }) 
  xlim.b <- range(c(sigma.b, riskCov.b[, 1]), na.rm = TRUE) 
  ylim.b <- range(µ.b) 
  par(new = TRUE) 
  plot(x = riskCov.b[, i], y = range.b[, i], type = "l", xlim = xlim.b, ylim = ylim.b, xlab = "Risk", ylab = "Return", main = "Resampling EFs") 
} 

但是問題是每次循環運行時，x和y軸上的元素都會被重寫。 如何解決這個問題？

Answer 1

我不知道優化是否正確。 對於繪圖，您可以嘗試以下操作：

for (i in 1:B) { 
  idx <- sample(1:N, N, replace = TRUE) 
  new.x <- x[idx, ] 
  µ.b <- apply(X = new.x, 2, FUN = mean) 
  range.b[, i] <- seq(from = min(µ.b), to = max(µ.b), length.out = steps) 
  #sigma.b <- apply(X = new.x, 2, FUN = sd) 
  riskCov.b[, i] <- sapply(range.b[, i], function(targetReturn) { 
    w <- MV_QP(new.x, targetReturn,Sigma=cov(new.x))
    sd(c(new.x %*% w)) 
  }) 
}

xlim.b <- range(c(apply(X = x, 2, FUN= sd), riskCov.b), na.rm = TRUE) *c(0.98,1.02)
  ylim.b <- range(µ.b) *c(0.98,1.02)
  #par(new = TRUE) 
for (i in 1:B){
  if (i==1) plot(x = riskCov.b[, i], y = range.b[, i], type = "l", xlim = xlim.b, ylim = ylim.b, xlab = "Risk", ylab = "Return", main = "Resampling EFs") else
  lines(x = riskCov.b[, i], y = range.b[, i],col=rainbow(B)[i])
}

根據您的數據，您應該得到一個類似的圖：