使用 tidyquant 计算各个股票的 CAPM
library(tidyquant) Ra <- c('000333.sz', '000651.sz', '601318.ss', '601939.ss', '600104.ss') %>% tq_get(get='stock.price', from='2017-06-01', to='2018-07-25') %>% group_by(symbol) %>% tq_transmute(select = adjusted, mutate_fun = periodReturn, period = 'daily', col_rename = 'Ra') ## 定义比较基准,这里选取上证指数 Rb <- '000001.ss' %>% tq_get(get = 'stock.price', from = '2017-06-01', to='2018-07-25') %>% tq_transmute(select = adjusted, mutate_fun = periodReturn, period = 'daily', col_rename = 'Rb') RaRb <- left_join(Ra, Rb, by=c('date' = 'date')) RaRb_capm <- RaRb %>% tq_performance(Ra = Ra, Rb = Rb, performance_fun = table.CAPM) print(RaRb_capm)
结果:
# A tibble: 5 x 13
# Groups: symbol [5]
symbol ActivePremium Alpha AnnualizedAlpha Beta `Beta-` `Beta+` Correlation `Correlationp-value` InformationRatio `R-squared` TrackingError TreynorRatio
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 000333.sz 0.368 0.0016 0.484 1.29 1.17 1.36 0.512 0 1.21 0.262 0.304 0.242
2 000651.sz 0.416 0.0017 0.529 1.19 1.18 1.26 0.476 0 1.36 0.227 0.307 0.303
3 601318.ss 0.399 0.0016 0.506 1.35 1.53 1.05 0.595 0 1.55 0.354 0.258 0.254
4 601939.ss 0.216 0.0009 0.264 1.01 0.923 1.76 0.514 0 0.920 0.265 0.235 0.158
5 600104.ss 0.222 0.0009 0.241 0.606 0.565 0.650 0.328 0 0.890 0.108 0.250 0.273
阿尔法系数(α)
阿尔法系数(α)是基金的实际收益和按照β系数计算的期望收益之间的差额。其计算方法如下:超额收益是基金的收益减去无风险投资收益(在中国为 1 年期银行定期存款收益);期望收益是贝塔系数β和市场收益的乘积,反映基金由于市场整体变动而获得的收益;超额收益和期望收益的差额即α系数。
贝塔系数(β)
贝塔系数衡量基金收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性,是一个相对指标。β越高,意味着基金相对于业绩评价基准的波动性越大。β大于 1 ,则基金的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。如果β为 1 ,则市场上涨 10%,基金上涨 10%;市场下滑 10%,基金相应下滑 10%。如果β为 1.1,市场上涨 10%时,基金上涨 11%, ;市场下滑 10%时,基金下滑 11% 。如果β为 0.9, 市场上涨 10%时,基金上涨 9% ;市场下滑 10%时,基金下滑 9% 。
R 平方
R 平方(R-squared)是反映业绩基准的变动对基金表现的影响,影响程度以 0 至 100 计。如果 R 平方值等于 100 ,表示基金回报的变动完全由业绩基准的变动所致;若 R 平方值等于 35,即 35%的基金回报可归因于业绩基准的变动。简言之,R 平方值愈低,由业绩基准变动导致的基金业绩的变动便愈少。此外,R 平方也可用来确定贝塔系数(β)或阿尔法系数(α)的准确性。一般而言,基金的 R 平方值愈高,其两个系数的准确性便愈高。
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