B3的风险和回报

4月30日,二千零一十九
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(本文首次发表于 马斯林,并对 188bet appR博主

我在本科生金融课上教的一门课是风险与预期回报之间的关系。简而言之,投资风险越大,更多的回报应该是预期由投资者提供。这不是一个困难的论点。你只需要记住,金融市场的人并不幼稚。每当他们赌博时,回报也应该很大。理性投资者,理论上,不会投资于有可能产生低回报的高风险股票。

再往前走,我提出的支持这一观点的论点之一是查看历史数据。假设预期收益是股票的年平均收益率,风险是相同收益的标准差,我们可以通过在散点图中绘制数据来检查正关系。

在这篇文章中,我将展示如何在R语言中轻松地做到这一点。批量符号GETBCBDATA时髦诗.

第一,我们将收集和组织所有数据集。这里我使用的是ibovespa的库存组件,巴西市场指数,CDI,巴西常见的无风险利率。下一个代码将:

  1. 导入数据
  2. 以相同的结构(相同的列)组织它
  3. 把它绑在一起
#get stock datalibrary(tidyverse)library(batchgetsymbols)library(getbcbdata)first.date<--2008-01-01'last date默认为sys.date get stock datadf.ibov<-getibovstocks()mkt.idx<-c(“^bvsp”)my.tickers<-c(mkt.idx,Paste0(df.ibov$tickers,“.sa”))df.prices<-batchGetSymbols(tickers=my.tickers,first.date=第一个日期,freq.data='每年',be.quiet=true)[[2]]tab.stocks<-df.prices%>%na.omit()%>%group_by(ticker)%>%summary(mean.ret=mean(ret.adjusted.prices),sd.ret=sd(ret.adjusted.prices))%>%变异(ticker=str_replace_all(ticker,固定('.SA),“”)tab.mkt.idx<-tab.stocks%>%filter(ticker%in%mkt.idx)tab.stocks<-tab.stocks%>%filter(!(以%mkt.idx表示的票号百分比)获取cdi(无风险率)my.id<-c(cdi=4389)tab.cdi<-gbcd_获取_系列(my.id,first.date=first.date)%>%重命名(ticker=series.name)%>%mutate(ref.date=format(ref.date,“%y”,值=值/100)%>%分组依据(参考日期,ticker)%>%摘要(ret=平均值(value))%>%分组依据(ticker)%>%摘要(mean.ret=平均值(ret)),sd.ret=sd(ret)

既然我们有了数据,让使用格格图建立我们的图表。

库(ggplot2)p<-ggplot(tab.stocks,AES(X= SD.RET,Y =group=ticker))+geom_point()+geom_text(data=tab.stocks,AES(X= SD.RET,Y =label=ticker)NUGEGY Y=0.03,检查重叠=真,微调x=0.05)+几何点(数据=tab.cdi,AES(X= SD.RET,Y =颜色=断续器)尺寸=5)+几何点(数据=tab.mkt.idx,AES(X= SD.RET,Y =颜色=断续器)尺寸=5)+实验室(x='风险(标准偏差)',y='预期回报(平均)',title='B3'的均值x方差图,副标题=Paste0(nrow(tab.stocks)),股票,',Lubridate::年(最小值(df.价格$ref.date)),“-”lubridate::year(max(df.prices$ref.date)))+scale_x_continuous(labels=scales::percent)+scale_y_continuous(labels=scales::percent)print(p)

看起来很漂亮!我们学到了什么?

  • 总体而言,大多数股票表现优于无风险利率(CDI);

  • 风险与回报之间存在正相关关系。标准偏差(x轴)越高,收益平均值(Y轴)越高。然而,注意这不是一段完美的关系。如果我们遵循平均方差的福音,有很多套利的机会。我们将主要投资地块左上角的那些股票;

  • 令人惊讶的是,市场指数,Ibovespa(^bvsp),第在图表中的位置不正确。因为它是一个多元化的投资组合,我以为它离边境更近,关于库存Eqtl3。

留下评论作者,请关注他们博客上的链接和评论: 马斯林.

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