Rで非線形制約条件付非線形最適化を行う方法 by Rsolnp −２ - My Life as a Mock Quant
↓導入の記事はこちら http://d.hatena.ne.jp/teramonagi/20091217/1261048574 簡単な例題を通して動作を確かめんとす。 library(Rsolnp) #(x,y)=(1,2)で最小値をとるような凸関数 objectiveFunc <- function(x_) { return(sum((x_-c(1,2))^2)) } #決定変数のスタート値 x0 <- c(100,100) #最適化 solution <- solnp(x0,fun = objectiveFunc) #結果出力 print(solution) これを走らせると最後のprint分から > print(solution) $pars [1] 1 2 $convergence [1] 0 $values [1] 1.940500e+04 4.909325e-11 1.1498
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掲題の件、そういう時あると思います。 結論 まあ、ちょっと考えれば自明なんだが、以下です。 ドルコスト平均法は平均的なリターンを押し下げる（儲かる投資なら！）効果があるので嬉しくはない ドルコスト平均法は最終的な儲けのバラツキ（標準偏差）を押し下げる効果があるので、これは不確実性を削減出来ているという意味で嬉しい 状況と結果 投資期間: 250日間 平均リターン（年率）: 7% ボラティリティ（年率）: 20% 投資戦略① ①全期間（250日間）において毎日一定金額(1円)を投資した場合の最終的な儲けとそのバラツキ > performance(s1) [1] 258.46619 30.96698 投資戦略② ②初日に全額(250円)を投資した場合の最終的な儲けとそのバラツキ > performance(s2) [1] 266.92645 53.44526 それぞれのシミュレーションを複数回
Factor型になってしまいがちな文字列型のデータフレームの列を戻す - My Life as a Mock Quant
文字列型の列を持つデータフレームを作成しようとする場合、その列がFactor型として扱われる。 特にCSVファイルをheaderオプション指定しないで読み込むときにこれに出会ってイライラする。 > x <- data.frame(a=c("a","a","b","c"),b=1:4) > str(x) 'data.frame': 4 obs. of 2 variables: $ a: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 1 2 3 $ b: int 1 2 3 4 これを文字型に直すにはtransform関数を使用する。 >y <- transform(x,a=levels(a)[a]) a b 1 a 1 2 a 2 3 b 3 4 c 4 > str(y) 'data.frame': 4 obs. of 2 variables: $ a: chr "a"
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