r - 计算投资组合超额收益指数 g 的算法，每个不同的投资比例 x 在 r

Question

假设投资组合中有两种资产：资产 1、资产 2，并且对资产 1 的三种不同投资比例有 4 个回报率观察值。

      x <- c(0.1, 0.4, 0.8)                # investment weight for asset1
      l <- list(a=1:4, b=3:7, c=5:9)     # excess (portfolio) return per x 
                                         # just made up 

超额收益指数 g 可以这样计算（t 是时间：1,..,T）：g1 = 100 enter code here gt = g(t-1) * (1 + 超额收益(t))

我必须让一个函数计算每个权重 x 的超额收益指数 g。我所做的是：

      l2<-lapply(l, function(x) x+1)  

      l3 <- vector("list", 3)

      g<-c(100)
      for(i in 1:3){
        for(j in 1:3){

          k<-2
          while(k<-4){

            g<-c(g, (g[k]*l2[[i]][j]))

            l3[[i]]<- g    
            k<-k+1
          }

        }
  }

我需要使用一种算法来代替这些繁重的循环。我什至无法仅针对笔记本电脑上的这些小数据找到解决方案。我需要计算每个 x 的每个案例的 ag 值，最终计算复合年增长率，通过该值 (gT/g1) 的复合年增长率 (gT/g1) 用于投资组合中每个不同比例的投资。有什么方法可以使这种计算更简单可行吗？

谢谢大家。

标签： ralgorithmindexingportfolio