### 统计代写|r语言作业代写代做|Building a Portfolio

R是一种用于统计计算和图形的编程语言，由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建，在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写r语言方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写r语言代写方面经验极为丰富，各种代写r语言相关的作业也就用不着说。

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

## 统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the xts world

For our first universe, we will use Return.portfolio() from PerformanceAnalytics, to calculate portfolio returns. The function requires two arguments for a portfolio, an xts object of returns and a vector of weights. It is not necessary but we are also going to set rebalance_on = “months” so we can confirm it matches our by-hand calculations above.

Remember, in the by-hand calculation, we set the portfolio weights as fixed, meaning they never changed on a month-to-month basis. That is equivalent to rebalancing every month. In practice, that would be quite rare. If we want a more realistic scenario, we could choose annual rebalancing by changing the argument to rebalance_on = “years”.

## 统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyverse

We begin our tidyverse work with our tidy data frame asset_returns_long. Our first task is to add a weights column to the tibble using the mutate() function. Each asset should be weighted according to the wector. We use case_when () to assign weights by asset, so that in the case when the asset column is equal to asset $1(\mathrm{SPY})$, we assign a weight of $0.25$, or $\mathrm{w}[1]$, and so on.

Next, we need to implement the equation for portfolio returns. This task is a bit tricky but serves as a nice way to use the group_by () function with dates. We first add a new locum called weighted_returns that is the product of each asset’s monthly return and its weight. Then, we group_by() the date column because each of our weighted returns needs to be added together for each date. Once we group by date, we can use summarise(total = sum (weighted_returns)) to add up the monthly weighted returns.That piped workflow required some logical hoops but it useful to see how to add those weights and then group by the date for finding total returns. Think about how we would solve the puzzle of rebalancing weights not every month, but every year.

## 统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyquant world

In tidyquant, we start again with our long, tidy-formatted asset_returns_long object, but convert to portfolio returns using tq_portfolio().

The tq_portfolio function takes a tibble and then asks for an assets column to group by, a returns column to find return data, and a weights vector. It’s a wrapper for Return. portfolio( ) and thus also accepts the argument rebalance_on = “months”. Since we are rebalancing by months, we should again get a portfolio returns object that matches our existing objects.We have four objects of portfolio returns, calculated in four different ways, and with the same results.

## 统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyquant world

tq_portfolio 函数接受一个小标题，然后请求一个资产列进行分组，一个返回列来查找返回数据，以及一个权重向量。它是 Return 的包装器。投资组合（），因此也接受参数 rebalance_on = “months”。由于我们按月重新平衡，我们应该再次获得与现有对象匹配的投资组合回报对象。我们有四个投资组合回报对象，以四种不同的方式计算，结果相同。

## 广义线性模型代考

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

## MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。