Question

我正试图在一个季度内创建实现有效的边界，每日收盘价为100股，不允许空头头寸。

第一步是计算每只股票的期间的每日回报：

setwd("/Users/ClariceLoureiro/Desktop/COPPEAD/5th Term/Introducao ao Pacote estatistico em R/db")
getwd()
library(tseries)
Quarter <- read.csv2("20153Q.csv",header=T,dec=".")
assets <- Quarter
n <- nrow(assets)
returns <- (assets[2:n,])/(assets[1:n-1,])-1

然后我使用{tseries}中的portfolio.optim（）函数执行二次规划并创建最佳投资组合：

w2 <-portfolio.optim(as.matrix(returns),shorts=FALSE,riskless=FALSE)

但是，当我运行此功能时，会出现以下消息：

Error in solve.QP(Dmat, dvec, Amat, bvec = b0, meq = 2) : 
matrix D in quadratic function is not positive definite!

当我为较少的股票运行相同的代码时，它似乎运作良好：

# Choosing just 70 stocks out of 100
Quarter <- read.csv2("20153Q.csv",header=T,dec=".")
assets <- Quarter[,1:70]

#Calculating the returns
n <- nrow(assets)
returns <- (assets[2:n,])/(assets[1:n-1,])-1

#Portfolio optimization 
w2 <-portfolio.optim(as.matrix(returns),shorts=FALSE,riskless=FALSE)

#Weights 
w2$pw

[1] -3.644189e-19  2.390930e-18  1.156864e-01 -3.918512e-16  2.676315e-17 -3.136607e-16
[7]  3.158552e-16  3.901110e-16 -1.112018e-17 -1.927371e-16  1.264102e-19  9.040602e-17
[13]  4.881587e-02  2.291796e-17 -6.328846e-17  8.224983e-02  1.210207e-16  1.329818e-16
[19]  3.460248e-17  8.966350e-02 -4.929045e-17  1.689343e-17 -9.573418e-17  0.000000e+00
[25] -1.323861e-18  1.133006e-01 -1.896390e-17 -1.386383e-17  1.525087e-16  4.805648e-02
[31] -4.695605e-18  6.110056e-02  6.128005e-17 -1.042136e-17  9.100962e-03  1.846112e-17
[37]  5.128598e-17 -3.981178e-16 -4.379979e-16  1.936907e-17  4.694298e-02  2.676847e-18
[43]  8.752091e-18  4.121872e-02  2.970893e-17  6.871426e-03  3.612246e-17  4.217859e-17
[49] -4.834692e-18  3.071602e-17 -7.301697e-19 -1.309647e-17  2.034399e-02  4.689105e-03
[55] -6.014390e-19  6.389368e-02  7.511315e-02 -4.338530e-17  1.551683e-18 -6.838667e-20
[61]  1.445453e-18  4.783709e-17  4.803861e-17  1.866350e-02 -1.471388e-17  1.100957e-01
[67]  1.809216e-02  2.610136e-02 -2.751673e-17  1.393180e-18

# It must sum 1

sum(w2$pw)
[1] 1

有人知道我为什么会遇到这个问题吗？非常感谢你！

Answer 1

好的，查看了数据，没关系。正如错误所说，问题是协方差矩阵不是正定的。快速测试证实了这一点（顺便说一句 - 我使用包matrixcalc和Matrix）：

library(tseries)
prices <- read.csv2("20153Q.csv",header=TRUE,dec=".")
n <- nrow(prices)
returns <- (prices[2:n,])/(prices[1:(n-1),])-1
portfolio.optim(as.matrix(returns), shorts=FALSE,riskless=FALSE)

# cov(X) not a positive definitive
# check
matrixcalc::is.positive.definite(cov(returns))

得

> matrixcalc::is.positive.definite(cov(returns))
[1] FALSE

你可以做的是使用Matrix::nearPD

将协方差矩阵调整到最接近的正定矩阵

returns.nearest.PD <- Matrix::nearPD(cov(returns))$mat
returns.nearest.PD <- as.matrix(returns.nearest.PD)

然后，您可以通过明确指定portfolio.optim：

来使用covmat

(po <- portfolio.optim(as.matrix(returns), 
                covmat = returns.nearest.PD,
                shorts=FALSE,riskless=FALSE))

无误地运行：

> sum(po$pw)
[1] 1

您可以确认每个符号都有权重：

> length(po$pw)
[1] 99

修改的可以肯定的是，调整后的协方差矩阵与原始协方差矩阵非常接近，差异微乎其微：

> # the matrices are really close
> sum((abs(returns.nearest.PD - cov(returns)) > 0.000000001)==TRUE)
[1] 0
> # the matrices are really close
> sum((abs(returns.nearest.PD - cov(returns)) > 0.0000000001)==TRUE)
[1] 74

使用portfolio.optim函数在R中进行二次规划时出错

1 个答案: