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가중치가 평균 분산에 최적화 된 자산 포트폴리오를 백 테스팅하고 싶습니다.quantstrat를 사용한 포트폴리오 최적화
예제는 here과 here 인 것처럼 보였습니다. 그러나 모든 예제는 고정 orderSize/tradeSize 또는 유연한 주문 크기를 처리합니다.이 주문은 기본 자산 하나에 대해서만 계산됩니다. 그러나 평균 분산 알고리즘은 한 묶음의 자산에 대한 가중치를 계산합니다 (모든 자산에 대한 할당은 다른 자산과의 관계에 따라 달라집니다).
함수의 osFUN 매개 변수는 특정 심볼의 순서 크기를 반환합니다. 모든 기호에 대해 일련의 가중치를 반환 할 수 있습니까? 그렇다면 'osFUN'은 어떻게 구성되어야합니까? 또한, 모든 거래일에 모든 심볼에 대해 osFUN을 호출 할 것인가 아니면 전체 포트폴리오에 대해 한 번만 호출 할 것인가?
이 문제를 해결할 수있는 다른 모든 오픈 소스 소프트웨어는 환영합니다!
도와 주셔서 감사합니다.