R中使用quadprog包重量限制在投资组合优化(Constraints on weight in

2019-09-03 08:11发布

我是新来使用R和组合优化。 我试图优化组合与7个资产使得资产编号3和4具有的每0.35的最小重量和所有的7财产相等为1以下的总和是我曾尝试的代码:

library(quadprog)
dmat <- cov(dr) #dr stores the daily return of the 7 assets and is a timeSeries object
dvec <- colMeans(dr)
c1 <- c(0,0,1,0,0,0,0)
c2 <-  c(0,0,0,1,0,0,0)
amat <- t(rbind(matrix(1, ncol = ncol(dmat)), c1, c2)) #used transpose because earlier when I didn't use the transpose I got an error saying amat and dvec are not compatible
bvec <- matrix(c(1,0.35, 0.35), nrow =3)
meq <- 1
sol <- solve.QP(dmat, dvec, amat, bvec, meq)

下面是我从上面的代码中得到答案:

$solution
[1] -0.01619018 -2.10640140  0.35000000  0.35000000 -0.82522310  1.27499728  1.97281741

$value
[1] -0.0007364101

$unconstrained.solution
[1]  0.026872891 12.595238193 -0.256430652  0.008918392  0.743618974  2.212816019  3.749097189

$iterations
[1] 4 0

$Lagrangian
[1] 0.0002874682 0.0002846590 0.0003015167

$iact
[1] 1 3 2

由于该解决方案拥有超过1 2个资产权重,我一定做在买提或bvec或毫克当量是错误的。 然而,我无法弄清楚什么是错。

可能有人指导我如何构建这些矩阵来解决这个问题? 在此先感谢您的帮助。

Answer 1:

你的回答款项之一,但什么使一些权重为大于之一是,你并没有限制你的权重为正。 如果这是你想要什么,你需要添加每个变量一个约束。 这工作:

dr <- matrix(runif(100*7), 100, 7) # made up data for this example
n <- ncol(dmat)
dmat <- cov(dr)
dvec <- colMeans(dr)
c1 <- c(0,0,1,0,0,0,0)
c2 <-  c(0,0,0,1,0,0,0)
amat <- t(rbind(matrix(1, ncol = n), c1, c2, diag(n)))
bvec <- c(1, 0.35, 0.35, rep(0, n))
meq <- 1
solve.QP(dmat, dvec, amat, bvec, meq)
# $solution
# [1] 0.0000000  0.0291363  0.3500000  0.4011211  0.0000000
# [6] 0.0000000  0.2197425
# [...]

按照你约的可能性,短的注释,它现在听起来像你的变量应该由-1为界和1然后使用:

amat <- t(rbind(matrix(1, ncol = n), c1, c2, diag(n), -diag(n)))
bvec <- c(1, 0.35, 0.35, rep(-1, n), -rep(1, n))
solve.QP(dmat, dvec, amat, bvec, meq)
# $solution
# [1] -0.51612776  0.30663800  0.35000000  0.54045253 -0.14679397
# [6] 0.02342572  0.44240548
# [...]


文章来源: Constraints on weight in portfolio optimization using quadprog package in R