如何在R中使用fportfolio包进行非时间序列输入？

对于 fportfolio 包，您需要将回报的时间序列作为输入，并在内部计算预期回报和时间序列的方差，然后在诸如 portfoliofrontier 或 tangencyportfolio 等函数中使用。但就我而言，我已经有了预期收益矩阵和方差协方差矩阵，并且我想使用 fportfolio 的函数。我怎样才能做到这一点？预先感谢。

我不使用fportfolio;但如果您只需要均值和方差-协方差矩阵，则可以模拟具有完全所需统计数据的回报。

假设您有一个预期的方差-协方差矩阵S和一个预期回报向量m。我为 5 个资产制作了一些示例数据。 （我只创建矩阵A因为这是计算有效方差-协方差矩阵的简单方法。）

na <- 5 
nobs <- 6
A <- array(rnorm(nobs*na),
           dim = c(nobs, na))*0.01

S <- cov(A)
m <- runif(na, min = 0, max = 0.0005)

所以现在我们有S and m。我们首先创建您的输入矩阵；叫它B.

B <- array(rnorm(  nrow(S)+1 * nrow(S)),
           dim = c(nrow(S)+1,  nrow(S)))

因为最终它应该准确地具有您的统计数据，所以我们需要清理它：删除任何残留相关性，将所有波动率设置为 1，并将均值设置为 0。

B <- B %*% backsolve(chol(cov(B)),
                     diag(1, nrow(S)))
B <- t(B) - colMeans(B)
B <- B / apply(B, 1, sd)
B <- t(B)

查看。 （因为数值精度意味着不会正好为 0，等等。）

round(apply(B, 2, sd), 10)
## [1] 1 1 1 1 1
round(apply(B, 2, mean), 10)
## [1] 0 0 0 0 0
round(cov(B), 10)
##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,]    1    0    0    0    0
## [2,]    0    1    0    0    0
## [3,]    0    0    1    0    0
## [4,]    0    0    0    1    0
## [5,]    0    0    0    0    1

现在请确保B具有正确的属性。

B <- B %*% chol(S)
B <- t(B) + m
B <- t(B)

all.equal(cov(B), S)
## [1] TRUE

all.equal(colMeans(B), m)
## [1] TRUE