使用循环在一个图中绘制多个图形

Question

我需要使用不同的风险度量来计算有效边界，并使用自举技术来模拟可能的结果。然而，现在我陷入了困境：我想要做的是通过一个循环（稍后将集成到一个函数中）生成多个有效前沿，每个前沿与可能的未来结果相关联，并将它们绘制在同一个图上以这种方式来看看它们如何随着模拟的进行而改变。这是我到目前为止写的循环：

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") 
} 

但问题是每次循环运行时x和y轴上的元素都会重写。如何解决这个问题？

Answer 1

我不知道优化是否正确。对于绘图，您可以尝试以下方法：

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])
}

根据您的数据，您应该得到类似的情节：