Portfolio.optim {tseries}的文档说，solve.QP {quadprog}用于生成解决方案，以找到使夏普比率最大化的相切组合。这意味着结果应该与两个函数相同。我可能会忽略一些东西，但是在这个简单的示例中，我得到了相似但不完全相同的解决方案，它们使用Portfolio.optim和Solve.QP估算最佳投资组合权重。结果不应该一样吗？如果是这样，我在哪里出错？这是代码：
library(tseries)
library(quadprog)
# 1. Generate solution with solve.QP via: comisef.wikidot.com/tutorial:tangencyportfolio
# create artifical data
set.seed(1)
nO <- 100 # number of observations
nA <- 10 # number of assets
mData <- array(rnorm(nO * nA, mean = 0.001, sd = 0.01), dim = c(nO, nA))
rf <- 0.0001 # riskfree rate (2.5% pa)
mu <- apply(mData, 2, mean) # means
mu2 <- mu - rf # excess means
# qp
aMat <- as.matrix(mu2)
bVec <- 1
zeros <- array(0, dim = c(nA,1))
solQP <- solve.QP(cov(mData), zeros, aMat, bVec, meq = 1)
# rescale variables to obtain weights
w <- as.matrix(solQP$solution/sum(solQP$solution))
# 2. Generate solution with portfolio.optim (using artificial data from above)
port.1 <-portfolio.optim(mData,riskless=rf)
port.1.w <-port.1$pw
port.1.w <-matrix(port.1.w)
# 3. Compare portfolio weights from the two methodologies:
compare <-cbind(w,port.1$pw)
compare
[,1] [,2]
[1,] 0.337932967 0.181547633
[2,] 0.073836572 0.055100415
[3,] 0.160612441 0.095800361
[4,] 0.164491490 0.102811562
[5,] 0.005034532 0.003214622
[6,] 0.147473396 0.088792283
[7,] -0.122882875 0.000000000
[8,] 0.127924865 0.067705050
[9,] 0.026626940 0.012507530
[10,] 0.078949672 0.054834759
处理此类情况的唯一方法是浏览源代码。就您而言，可通过访问tseries:::portfolio.optim.default。
现在，为了找到这两个调用之间的区别，我们可以通过定义等效的辅助函数来缩小问题的范围：
foo <- function(x, pm = mean(x), covmat = cov(x), riskless = FALSE, rf = 0)
{
x <- mData
pm <- mean(x)
covmat <- cov(x)
k <- dim(x)[2]
Dmat <- covmat
dvec <- rep.int(0, k)
a1 <- colMeans(x) - rf
a2 <- matrix(0, k, k)
diag(a2) <- 1
b2 <- rep.int(0, k)
Amat <- t(rbind(a1, a2))
b0 <- c(pm - rf, b2)
solve.QP(Dmat, dvec, Amat, bvec = b0, meq = 1)$sol
}
identical(portfolio.optim(mData, riskless=TRUE, rf=rf)$pw,
foo(mData, riskless=TRUE, rf=rf))
#[1] TRUE
这样，您可以看到1）riskless=rf不是预期的方式，riskless=TRUE, rf=rf是正确的方式；2）Amat和bvec有一些区别。
我不是投资组合优化方面的专家，所以我不知道这些附加约束背后的解释是什么，以及它们是否应该放在第一位，但是至少您可以看到是什么导致了差异。
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