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。