R вычисление информационного отношения для нескольких акций в среде

Я могу создать список ежедневных доходов для 4 ценных бумаг в среде. Но я не знаю, как рассчитать коэффициент скользящей информации для (Ra-Rb): SPY-EFA, SPY-GLD, SPY-TLO, EFA-SPY, EFA-GLD, ... TLO-GLD с n = 20 дней с использованием цен закрытия. На выходе должна быть матрица XTS или фрейм данных с каждым IR в столбце и индексом даты (n - это размер выборки).

Есть мысли о том, с чего начать?

from_date= "2014-12-31"
to_date= Sys.Date()
pr.env<- new.env()
tickers<- c("SPY","EFA","GLD","TLO")
total_tickers<- length(tickers)

getSymbols(tickers, from = from_date, to= to_date , env = pr.env, src = 'yahoo')
Returns<- eapply(pr.env, function(s) dailyReturn(s))

r performanceanalytics
person Doug    schedule 30.01.2017    source источник
comment
Просто из интереса, помог ли вам мой ответ (ниже)?   -  person p0bs    schedule 21.02.2017

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Как вы увидите на странице https://www.rdocumentation.org/packages/PerformanceAnalytics/versions/1.1.0/topics/InformationRatio, вы можете использовать пакет PerformanceAnalytics для расчета информационного отношения. Вот пример, который они используют:

library(PerformanceAnalytics)
data(managers)
InformationRatio(managers[,"HAM1",drop=FALSE], managers[, "SP500 TR", drop=FALSE])

И это дает следующий результат:

[1] 0.3604125

Надеюсь, это поможет вам в вашем примере. Для справки: пакет PerformanceAnalytics очень полезен для многих расчетов по управлению инвестициями.

person p0bs    schedule 30.01.2017