inst/doc/LSselect.R

In NMOF: Numerical Methods and Optimization in Finance

### R code from vignette source 'LSselect.Rnw'

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### code chunk number 1: LSselect.Rnw:24-25
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options(continue = "  ", digits = 5)


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### code chunk number 2: LSselect.Rnw:44-45 (eval = FALSE)
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## showExample("exampleLS", chapter = "Portfolio")


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### code chunk number 3: LSselect.Rnw:48-50
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require("NMOF")
set.seed(112233)


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### code chunk number 4: LSselect.Rnw:76-82
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na <- 500L                          ## number of assets
C <- array(0.6, dim = c(na, na))    ## correlation matrix
diag(C) <- 1
minVol <- 0.20; maxVol <- 0.40      ## covariance matrix
Vols <- (maxVol - minVol) * runif(na) + minVol
Sigma <- outer(Vols, Vols) * C


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### code chunk number 5: LSselect.Rnw:85-90
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OF <- function(x, Data) {
    w <- x/sum(x)
    res <-  crossprod(w[x], Data$Sigma[x, x])
    tcrossprod(w[x], res)
}


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### code chunk number 6: LSselect.Rnw:93-97
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OF2 <- function(x, Data) {
    w <- 1/sum(x)
    sum(w * w * Data$Sigma[x, x])
}


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### code chunk number 7: LSselect.Rnw:100-111
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neighbour <- function(xc, Data) {
    xn <- xc
    p <- sample.int(Data$na, Data$nc, replace = FALSE)
    xn[p] <- !xn[p]

    ## reject infeasible solution
    if (sum(xn) > Data$Kmax || sum(xn) < Data$Kmin)
        xc
    else
        xn
}


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### code chunk number 8: LSselect.Rnw:122-127
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Data <- list(Sigma = Sigma,
              Kmin = 30L,
              Kmax = 60L,
              na = na,
              nc = 1L)


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### code chunk number 9: LSselect.Rnw:133-137
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card0 <- sample(Data$Kmin:Data$Kmax, 1L, replace = FALSE)
assets <- sample.int(na, card0, replace = FALSE)
x0 <- logical(na)
x0[assets] <- TRUE


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### code chunk number 10: LSselect.Rnw:144-149
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algo <- list(x0 = x0,
              neighbour = neighbour,
              nS = 5000L,
              printDetail = FALSE,
              printBar = FALSE)


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### code chunk number 11: LSselect.Rnw:152-157
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system.time(sol1 <- LSopt(OF, algo, Data))
sqrt(sol1$OFvalue)
par(ylog = TRUE, bty = "n", las = 1, tck = 0.01, mar = c(4,4,1,1))
plot(sqrt(sol1$Fmat[ ,2L]), main = "",
     type = "l", ylab = "portfolio volatility", xlab = "iterations")


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### code chunk number 12: LSselect.Rnw:163-171
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nRuns <- 3L
allRes <- restartOpt(LSopt, n = nRuns, OF, algo = algo, Data = Data)
allResOF <- numeric(nRuns)
for (i in seq_len(nRuns))
    allResOF[i] <- sqrt(allRes[[i]]$OFvalue)
par(bty = "n", las = 1, tck = 0.01, mar = c(4,4,1,1))
plot(ecdf(allResOF), xlab = "x: Portfolio volatility", pch = 21,
     main = "")