Estoy tratando de resolver para una cartera eficiente en R. ¿Cómo puedo traducir mi restricciones para un punto de tangencia para 2 activos de riesgo de la cartera, y con una determinada tasa libre de riesgo a R a resolver.QP función? Así que, básicamente, me tienen las siguientes ecuaciones:
w = weight of the first risky asset
R1 = mean return of the first risky asset
R2 = mean return of the second risky asset
sd1 = sdev of first risky asset
sd2 = sdev of second risky asset
corr = correlation between two risky assets
rf = risk free rate
Return of portfolio, R = R2*(1-w)+R1*w
Standard Dev of portfolio, SD = sqrt((sd1*w)^2+(sd2*(1-w))^2+2*w*(1-w)*corr*sd1*sd2)
Now I need to maximize R-rf while minimizing SD (that is maximize my sharpe).
Let sigma be covariance matrix. So my function to minimize is W^T*sigma*W where W is
the weights vector. Now simulataneously I need to maximize the excess return (R-rf)
and W^T*1=1. I don't know how to express that in the constraints function.
Estoy confundido cómo expresar estas limitaciones, como se esperaba por http://pbil.univ-lyon1.fr/library/quadprog/html/solve.QP.html . Si usted podría también me apunte a un resuelto derivación de la fórmula final, que sería útil, así como yo soy capaz de llegar a la final de la fórmula.
