如何使用 PerformanceAnalytics 計算具有 NA 的等權重投資組合回報？

Question

我正在努力計算等權重的投資組合回報。 我目前正在使用PerformanceAnalytics Return.portfolio中的 Return.portfolio，在處理 NA 時遇到問題。

舉一個可復制的例子：

structure(c(5.49295774647889, 4.80640854472629, -0.127388535031836, 
4.71938775510203, 5.75517661388552, NA, NA, NA, 1.46627565982405, 
4.09441233140655, 1.31031876023686, 10.3718442979729, -5.16056338028169, 
0.237614351906856, 1.35119118169966, 2.26775883557192, 5.05941761423306, 
-1.76265063843784, 2.14109258894431, 3.73359337566391, 3.40163825335787, 
7.58912642134959, -2.64397595765676, 2.14109258894431, 3.733593376, 
NA, 7.58912642134959, -2.64397595765676, 2.47850105350444, 3.73359337566391
), .Dim = 5:6, .Dimnames = list(NULL, c("ALVGY", "BAYNGY", "BMWGY", 
"PF.return.wrong", "PF.return.expected", "PF.return.weighted"
)), index = structure(c(1480464000, 1483142400, 1485820800, 1488240000, 
1490918400), tzone = "UTC", tclass = "Date"), class = c("xts", 
"zoo"), ret_type = "discrete", coredata_content = "discreteReturn")

                ALVGY   BAYNGY      BMWGY PF.return.wrong PF.return.expected PF.return.weighted
2016-11-30  5.4929577       NA  1.3103188        2.267759           3.401638                 NA
2016-12-31  4.8064085       NA 10.3718443        5.059418           7.589126           7.589126
2017-01-31 -0.1273885       NA -5.1605634       -1.762651          -2.643976          -2.643976
2017-02-28  4.7193878 1.466276  0.2376144        2.141093           2.141093           2.478501
2017-03-31  5.7551766 4.094412  1.3511912        3.733593           3.733593           3.733593

當我運行Example$PF.return <- Return.portfolio(Example[,1:3], geometric = F)時，我收到警告讀數In Return.portfolio(Example, geometric = F): NA's detected: filling NA's with zeros ，實際上產生的PF.return.wrong在計算中將 NA 作為零包括在內。

我確實希望在PF.return.expected中獲得結果。

我想要做的是從投資組合回報計算中排除 NA。 但是我無法做到這一點。

作為一種潛在的解決方法，我考慮過將return.portfolio與下面的權重矩陣 Example.wt 結合使用：

structure(c(0.5, 0.5, 0.5, 0.333333333333333, 0.333333333333333, 
0, 0, 0, 0.333333333333333, 0.333333333333333, 0.5, 0.5, 0.5, 
0.333333333333333, 0.333333333333333), .Dim = c(5L, 3L), .Dimnames = list(
    NULL, c("ALVGY", "BAYNGY", "BMWGY")), index = structure(c(1480464000, 
1483142400, 1485820800, 1488240000, 1490918400), tzone = "UTC", tclass = "Date"), class = c("xts", 
"zoo"))

               ALVGY    BAYNGY     BMWGY
2016-11-30 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2016-12-31 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2017-01-31 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2017-02-28 0.3333333 0.3333333 0.3333333
2017-03-31 0.3333333 0.3333333 0.3333333

運行Example$PF.return.weighted <- Return.portfolio(Example[,1:3], geometric = F, weights = Example.wt)我遇到三個問題：

1. 由於某種原因 PF.return.weighted 的第一行返回 NA
2. 第四行的值不等於 PF.return.expected 我不明白為什么
3. Example.wt是手動構建的，因為我沒有設法計算它。

您是否知道為什么 PF.return.weighted 存在 NA 以及為什么第四行值與預期值不同？

至於權重矩陣的計算，你知道我是如何從Example中自動計算出來的嗎？ 我考慮過使用rowSums和.is.na()的某種組合，但沒有設法構建它。

很抱歉這篇長帖子，但我真的被困在這里，不勝感激任何幫助/提示！ 提前謝謝了！

Answer 1

我認為您遇到了這個問題，因為在重新平衡之前需要知道權重，即如果您從權重索引中減去一天，您可以獲得有意義的值：

library(xts)
library(PerformanceAnalytics)

Example.wt2 <- Example.wt
index(Example.wt2) <- index(Example.wt) - 1 # subtract one day from the index

test <- PerformanceAnalytics::Return.portfolio(Example,
                                               weights = Example.wt,
                                               rebalance_on = "months")

test2 <- PerformanceAnalytics::Return.portfolio(Example,
                                                weights = Example.wt2,
                                                rebalance_on = "months")

res <- merge.xts(test, test2)
names(res) <- paste0("portfolio.returns", c(".old", ".new"))
> print(res)
           portfolio.returns.old portfolio.returns.new
2016-11-30                    NA              3.401638
2016-12-31              7.589126              7.589126
2017-01-31             -2.643976             -2.643976
2017-02-28              2.478501              2.141093
2017-03-31              3.733593              3.733593

編輯：您可以使用這樣的功能方法獲得權重：

####
fCalcWeights <- function(x){
  y <- 1/sum(!is.na(x))
  x[!is.na(x)] <- y
  x[is.na(x)] <- 0
  x
}

Example.wt3 <- t(apply(Example[, c(1:3)], 1, fCalcWeights))
Example.wt3 <- xts(Example.wt3, order.by = index(Example)-1)

> Example.wt3
               ALVGY    BAYNGY     BMWGY
2016-11-29 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2016-12-30 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2017-01-30 0.5000000 0.0000000 0.5000000
2017-02-27 0.3333333 0.3333333 0.3333333
2017-03-30 0.3333333 0.3333333 0.3333333
> 
> all.equal(Example.wt2, Example.wt3)
[1] TRUE