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  • #26226

    Hola,

    Estoy tratando de implementar en R un modelo de asignación de activos basado el momentum, os dejo el link al paper para quien le interese, aviso antes de la caida del covid y lleva el cash desde diciembre.

    https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2759734

    Lo tengo programado con googlesheets, pero a la hora de pasarlo a R estoy teniendo problema en el punto de convertir el resultado a un DF con los ETF que son compra y los que no (para luego hacer el bakctest)

    df_mom<- t(apply(resultado, 1, sort))
    
    # Contamos los valores con MOM positivo
    # Inicializamos el MOM
    # Inicializamos la tabla que comprar y %
    MOM_POS = 0
    for (MOM in df_mom) {
      if (MOM > 0) {
        MOM_POS = MOM_POS + 1
      }
    }
    # si hay 6 o mas que son negativos es que la situación es de tanto riesgo --> CASH o Bono a corto plazo IEF
    
    if (MOM_POS <= 6) {
      print("100% Proteccion")
    }else{
      # Buscamos los 6 mejores para repartir el porcentaje a asignar
      #Porcentaje proteccion
      per_prot <- (12 - MOM_POS) / 6
      porcentaje_prot <- label_percent()(per_prot)
      # Porcentaje a asignar a los mejores activos
      per_activos <- (1-per_prot)/6
      
    # Problema
    # Crear dataframe con los 6 valores a invertir corresponden a las 6 últimas columnas de la tabla df_mo,
    # Modificar la tabla con el porcentaje a invertir en cada activo tambien vale
      
      
      
      }
    

    Gracias,

    Un saludo

    #26229

    Solucionado… Con lo fácil que era y el tiempo que me ha costado.

    Adjunto el código por si a alguien le viene bien y lo puede mejorar.

     

    Un saludo

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